Эквивалентный способ представлять вероятности перехода путем преобразования их в пороги кредитоспособности. Это критические значения стандартного нормального распределения, которые приводят к тем же вероятностям перехода.
M
-by-N
матрица вероятностей перехода TRANS
и соответствующий M
-by-N
матрица порогов кредитоспособности THRESH
связан можно следующим образом. Пороги THRESH
(i, j) критические значения стандартного нормального распределения z, такой что
TRANS(i,N) = P[z < THRESH(i,N)], TRANS(i,j) = P[z < THRESH(i,j)] - P[z < THRESH(i,j+1)], for 1<=j<N
transprobtothresholds
и transprobfromthresholds
.Чтобы вычислить пороги кредитоспособности, вероятности перехода требуются, как введено. Вот матрица перехода, оцененная от данных о кредитных рейтингах:
load Data_TransProb
trans = transprob(data)
trans = 93.1170 5.8428 0.8232 0.1763 0.0376 0.0012 0.0001 0.0017 1.6166 93.1518 4.3632 0.6602 0.1626 0.0055 0.0004 0.0396 0.1237 2.9003 92.2197 4.0756 0.5365 0.0661 0.0028 0.0753 0.0236 0.2312 5.0059 90.1846 3.7979 0.4733 0.0642 0.2193 0.0216 0.1134 0.6357 5.7960 88.9866 3.4497 0.2919 0.7050 0.0010 0.0062 0.1081 0.8697 7.3366 86.7215 2.5169 2.4399 0.0002 0.0011 0.0120 0.2582 1.4294 4.2898 81.2927 12.7167 0 0 0 0 0 0 0 100.0000
Преобразуйте матрицу перехода в пороги кредитоспособности с помощью transprobtothresholds
:
thresh = transprobtothresholds(trans)
thresh = Inf -1.4846 -2.3115 -2.8523 -3.3480 -4.0083 -4.1276 -4.1413 Inf 2.1403 -1.6228 -2.3788 -2.8655 -3.3166 -3.3523 -3.3554 Inf 3.0264 1.8773 -1.6690 -2.4673 -2.9800 -3.1631 -3.1736 Inf 3.4963 2.8009 1.6201 -1.6897 -2.4291 -2.7663 -2.8490 Inf 3.5195 2.9999 2.4225 1.5089 -1.7010 -2.3275 -2.4547 Inf 4.2696 3.8015 3.0477 2.3320 1.3838 -1.6491 -1.9703 Inf 4.6241 4.2097 3.6472 2.7803 2.1199 1.5556 -1.1399 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
С другой стороны, учитывая матрицу порогов, можно вычислить вероятности перехода с помощью transprobfromthresholds
. Например, возьмите пороги, вычисленные ранее, как введено, чтобы восстановить исходные вероятности перехода:
trans1 = transprobfromthresholds(thresh)
trans1 = 93.1170 5.8428 0.8232 0.1763 0.0376 0.0012 0.0001 0.0017 1.6166 93.1518 4.3632 0.6602 0.1626 0.0055 0.0004 0.0396 0.1237 2.9003 92.2197 4.0756 0.5365 0.0661 0.0028 0.0753 0.0236 0.2312 5.0059 90.1846 3.7979 0.4733 0.0642 0.2193 0.0216 0.1134 0.6357 5.7960 88.9866 3.4497 0.2919 0.7050 0.0010 0.0062 0.1081 0.8697 7.3366 86.7215 2.5169 2.4399 0.0002 0.0011 0.0120 0.2582 1.4294 4.2898 81.2927 12.7167 0 0 0 0 0 0 0 100.0000
Можно графически представлять отношение между порогами кредитоспособности и вероятностями перехода. Здесь, этот пример показывает отношение для кредитного рейтинга 'CCC'
. В графике пороги отмечены вертикальными строками, и вероятности перехода являются областью ниже стандартной нормальной кривой плотности:
load Data_TransProb trans = transprob(data); thresh = transprobtothresholds(trans); xliml = -5; xlimr = 5; step = 0.1; x=xliml:step:xlimr; thresCCC = thresh(7,:); labels = {'AAA','AA','A','BBB','BB','B','CCC','D'}; centersX = ([5 thresCCC(2:end)]+[thresCCC(2:end) -5])*0.5; omag = round(log10(trans(7,:))); omag(omag>0)=omag(omag>0).^2; fs = 14+2*omag; figure plot(x,normpdf(x),'LineWidth',1.5) text(centersX(1),0.2,labels{1},'FontSize',fs(1),... 'HorizontalAlignment','center') for i=2:length(labels) val = thresCCC(i); line([val val],[0 0.4],'LineStyle',':') text(centersX(i),0.2,labels{i},'FontSize',fs(i),... 'HorizontalAlignment','center') end xlabel('Credit Quality Thresholds') ylabel('Probability Density Function') title('{\bf Visualization of Credit Quality Thresholds}') legend('Std Normal PDF','Location','S')
Второй график использует совокупную функцию плотности вместо этого. Пороги представлены вертикальными строками. Вероятности перехода даны расстоянием между горизонтальными строками.
figure plot(x,normcdf(x),'m','LineWidth',1.5) text(centersX(1),0.2,labels{1},'FontSize',fs(1),... 'HorizontalAlignment','center') for i=2:length(labels) val = thresCCC(i); line([val val],[0 normcdf(val)],'LineStyle',':'); line([x(1) val],[normcdf(val) normcdf(val)],'LineStyle',':'); text(centersX(i),0.2,labels{i},'FontSize',fs(i),... 'HorizontalAlignment','center') end xlabel('Credit Quality Thresholds') ylabel('Cumulative Probability') title('{\bf Visualization of Credit Quality Thresholds}') legend('Std Normal CDF','Location','W')
bootstrp
| transprob
| transprobbytotals
| transprobfromthresholds
| transprobgrouptotals
| transprobprep
| transprobtothresholds