transprobtothresholds

Преобразуйте от вероятностей перехода до порогов кредитоспособности

Синтаксис

thresh = transprobtothresholds(trans)

Описание

пример

thresh = transprobtothresholds(trans) преобразовывает вероятности перехода в пороги кредитоспособности.

Примеры

свернуть все

Используйте исторические входные данные кредитного рейтинга от Data_TransProb.mat. Загрузите входные данные из файла Data_TransProb.mat.

load Data_TransProb

% Estimate transition probabilities with default settings
transMat = transprob(data)
transMat = 8×8

   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

Получите пороги кредитоспособности.

thresh = transprobtothresholds(transMat)
thresh = 8×8

       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

Входные параметры

свернуть все

Вероятности перехода в проценте, заданном как M-by-N матрица. Записи не могут быть отрицательными и не могут превысить 100, и все строки должны составить в целом 100.

Любая данная строка в M-by-N входная матрица trans определяет распределение вероятностей по дискретному набору оценок N. Если оценками является 'R1', ..., 'RN', то для любой строки i trans (i, j) является вероятностью миграции в 'Rj'. Если trans является стандартной матрицей перехода, то MN и строка i содержит вероятности перехода для выпускающих с оценкой 'Ri'. Но trans не должен быть стандартной матрицей перехода. trans может содержать отдельные вероятности перехода для набора M специфичные выпускающие с M> N.

Пороги кредитоспособности 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

Это подразумевает что thresh (i, 1) = Inf, для всего i. Например, предположите, что существует только N =3 оценки, 'High', 'Low' и 'Default', со следующими вероятностями перехода:

      High   Low   Default
High  98.13   1.78   0.09
Low    0.81  95.21   3.98
Матрица порогов кредитоспособности:
        High    Low    Default
High    Inf   -2.0814   -3.1214
Low     Inf    2.4044   -1.7530

Это означает, что вероятность значения по умолчанию для 'High' эквивалентна рисованию стандартного нормального случайного числа, меньшего, чем −3.1214, или 0,09%. Вероятность, что 'High' заканчивается период с оценкой 'Low' или ниже эквивалентен рисованию стандартного нормального случайного числа, меньшего, чем −2.0814, или 1,87%. Отсюда, вероятность окончания оценкой 'Low':

P[z<-2.0814] - P[z<-3.1214] = 1.87% - 0.09% = 1.78%
И вероятность окончания оценкой 'High':
100%-1.87% = 98.13% 
где 100% эквивалентны:
P[z<Inf]

Типы данных: double

Выходные аргументы

свернуть все

Пороги кредитоспособности, возвращенные как M-by-N матрица.

Ссылки

[1] Gupton, G. M. cc . Палец и М. Бхэтия. “CreditMetrics”. Технический документ, RiskMetrics Group, Inc., 2007.

Представленный в R2011b