Με ποιο τρόπο υποστηρίζει η Bayesian πιθανότητα το μοντέλο προεπιλογής πιθανότητας κατά την ανάλυση του πιστωτικού κινδύνου;

You are a Simulation & Physics Can Prove It: George Smoot at TEDxSalford (Νοέμβριος 2024)

You are a Simulation & Physics Can Prove It: George Smoot at TEDxSalford (Νοέμβριος 2024)
Με ποιο τρόπο υποστηρίζει η Bayesian πιθανότητα το μοντέλο προεπιλογής πιθανότητας κατά την ανάλυση του πιστωτικού κινδύνου;
Anonim
a:

Η Bayesian πιθανότητα και ανάλυση είναι μια προηγμένη στατιστική μέθοδος που χρησιμοποιήθηκε για να μοντελοποιήσει τις πιθανές προϋποθέσεις για ορισμένα γεγονότα στη χρηματοδότηση, συμπεριλαμβανομένης της πιθανότητας αθέτησης του πιστωτικού κινδύνου. Τα μεγάλα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα με μεγάλα πιστωτικά χαρτοφυλάκια προσπαθούν να κατανοήσουν τη φύση και την έκταση της έκθεσής τους σε κίνδυνο πιστωτικής αθέτησης. Τα ιδρύματα χρησιμοποιούν Bayesian ανάλυση για να διαμορφώσουν τον κίνδυνο αθέτησης. Οι τράπεζες έχουν συχνά μεγάλα πιστωτικά χαρτοφυλάκια που απαιτούν εξελιγμένα εργαλεία διαχείρισης κινδύνου, συμπεριλαμβανομένης της Bayesian ανάλυσης.

Η Bayesian ανάλυση επιδιώκει να εκτιμήσει την πιθανότητα ορισμένων παραμέτρων μιας υποκείμενης κατανομής προβάλλοντας την τρέχουσα παρατηρήσιμη κατανομή. Υπολογίζει την οπίσθια πιθανότητα για ένα συγκεκριμένο συμβάν, όπως η πιστωτική προεπιλογή, και στη συνέχεια καθορίζει την υπό όρους πιθανότητα ενός μελλοντικού συμβάντος. Η Bayesian ανάλυση λαμβάνει νέες πληροφορίες για να ενημερώσει την πιθανότητα του οπίσθιου γεγονότος. Είναι ένα αποτελεσματικό στατιστικό εργαλείο για την ενσωμάτωση νέων και ενημερωμένων πληροφοριών. Ωστόσο, η Bayesian ανάλυση εξαρτάται από την ακρίβεια της προηγούμενης διανομής, η οποία μπορεί να μην είναι πάντοτε σωστή, συνεπώς έχει περιορισμούς στη χρήση της.

Τα χρηματοοικονομικά παράγωγα, συμπεριλαμβανομένων των συμβάσεων αντιστάθμισης πιστωτικού κινδύνου και των πιστωτικών χαρτοφυλακίων, έχουν σημαντικό μη γραμμικό κίνδυνο λόγω της διάρθρωσης των απολαβών τους. Ο μη γραμμικός κίνδυνος είναι πιο δύσκολο να προβλεφθεί. Απαιτούνται εξελιγμένες μέθοδοι για τον υπολογισμό αυτού του μη γραμμικού κινδύνου, ειδικά για μεγάλα χαρτοφυλάκια ομολόγων με διαφορετικούς όρους και διάρκειες. Συγκεκριμένα, ο κίνδυνος για αθέτηση υποχρεώσεων είναι δύσκολο να μοντελοποιηθεί, δεδομένου ότι οι πληροφορίες σχετικά με παλαιότερες αθετήσεις ενδέχεται να μην συμπίπτουν με τον πραγματικό πιστωτικό κίνδυνο ενός συγκεκριμένου χαρτοφυλακίου. Η Bayesian ανάλυση μπορεί να βοηθήσει στην παροχή πιθανότητας πιστωτικών αθετήσεων για ένα συγκεκριμένο χαρτοφυλάκιο. Αυτό μπορεί να βοηθήσει στη διαχείριση του κινδύνου παρέχοντας ένα μοντέλο που μπορεί να ενημερώνεται συνεχώς καθώς λαμβάνονται νέες πληροφορίες.