transprobbytotals

Оцените вероятности перехода с помощью totals структура вводится

свернуть все на странице

Синтаксис

[transMat,sampleTotals] = transprobbytotals(totals)
[transMat,sampleTotals] = transprobbytotals(___,Name,Value)

Описание

пример

[transMat,sampleTotals] = transprobbytotals(totals) оценочные вероятности перехода с помощью totals структура вводится. transprobbytotals полезно для удаления информации о выбросе, получения загруженных доверительных интервалов или вычисления оценок вероятности перехода для различных параметров периодичности (1-летние переходы, 2-летние переходы, и так далее) эффективно.

пример

[transMat,sampleTotals] = transprobbytotals(___,Name,Value) добавляют дополнительные аргументы пары "имя-значение".

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Используйте исторические входные данные кредитного рейтинга от Data_TransProb.mat и transprob сгенерировать вход для transprobbytotals: 

load Data_TransProb

% Call TRANSPROB with three output arguments
[transMat, sampleTotals, idTotals] = transprob(data);
transMat
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

Предположим, что компании 4 и 27 являются выбросами, и вы хотите удалить их из предварительно обработанного idTotals массив структур и оценка новые вероятности перехода. 

idTotals([4 27]) = [];
[transMat1, sampleTotals1] = transprobbytotals(idTotals);
transMat1
transMat1 = 8×8

   93.1172    5.8427    0.8231    0.1763    0.0377    0.0012    0.0001    0.0017
    1.6213   93.1501    4.3584    0.6614    0.1631    0.0055    0.0004    0.0397
    0.1239    2.9027   92.2297    4.0628    0.5367    0.0661    0.0028    0.0753
    0.0236    0.2313    5.0070   90.1825    3.7986    0.4734    0.0642    0.2193
    0.0216    0.1134    0.6357    5.7959   88.9866    3.4497    0.2920    0.7050
    0.0010    0.0062    0.1081    0.8697    7.3367   86.7217    2.5171    2.4395
    0.0002    0.0011    0.0120    0.2591    1.4340    4.3034   81.3027   12.6875
         0         0         0         0         0         0         0  100.0000

Получите 1 год, 2-летние, 3-летние, 4-летние, и 5-летние вероятности по умолчанию, без информации о выбросе (т.е. использование sampleTotals1). 

DefProb = zeros(7,5);
for t = 1:5
    transMatTemp = transprobbytotals(sampleTotals1,'transInterval',t);
    DefProb(:,t) = transMatTemp(1:7,8);
end
DefProb
DefProb = 7×5

    0.0017    0.0070    0.0159    0.0285    0.0450
    0.0397    0.0828    0.1299    0.1813    0.2377
    0.0753    0.1606    0.2567    0.3640    0.4831
    0.2193    0.4675    0.7430    1.0445    1.3700
    0.7050    1.4668    2.2759    3.1232    4.0000
    2.4395    4.9282    7.4071    9.8351   12.1847
   12.6875   23.1184   31.7177   38.8282   44.7266

Входные параметры

свернуть все

Общие переходы, наблюдаемые в виде структуры или массива структур длины nTotals, с полями:

  • totalsVec — Разреженный вектор размера 1- nRatings1.

  • totalsMat — Разреженная матрица размера nRatings1- nRatings2 с nRatings1 ≤ nRatings2.

  • algorithm — Вектор символов со значениями 'duration' или 'cohort'.

Для 'duration' алгоритм, totalsMat(i, j), содержит общие переходы, наблюдаемые из оценки i в оценку j (все диагональные элементы 0). Общее время, проведенное при оценке i, хранится в totalsVeci. Например, у вас есть три категории оценки, Инвестиционный класс (IG), спекулятивный класс (SG), и Значение по умолчанию (D), и следующая информация:

Total time spent    IG       SG       D
in rating:       4859.09  1503.36  1162.05
 
Transitions             IG   SG    D
out of (row)       IG    0   89    7
into (column):     SG  202    0   32
                    D    0    0    0
Затем:
totals.totalsVec = [4859.09  1503.36  1162.05]
totals.totalsMat = [  0   89    7
                    202    0   32
                      0    0    0]
totals.algorithm = 'duration'

Для 'cohort' алгоритм, totalsMat(i, j), содержит общие переходы, наблюдаемые от оценки i к оценке j и totalsVec(i) является начальным количеством в оценке i. Например, учитывая следующую информацию:

Initial count       IG     SG     D
in rating:        4808   1572   1145
 
Transitions         IG     SG     D
from (row)    IG  4721     80      7
to (column):  SG   193   1347     32
               D     0      0   1145
Затем:

totals.totalsVec = [4808   1572   1145]
totals.totalsMat = [4721     80      7
                    193   1347     32
                      0      0   1145
totals.algorithm = 'cohort'

Общие общие структуры являются дополнительными выходными аргументами от transprob:

  • sampleTotals — Одна структура, обобщающая информацию об общих количествах для целого набора данных.

  • idTotals — Массив структур с информацией об общих количествах на уровне ID.

Типы данных: struct | structure

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: transMat = transprobbytotals(Totals1,'transInterval',5)

Количество кредитного рейтинга создает снимки в год, чтобы быть рассмотренным для оценки в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'snapsPerYear' и числовое значение 1, 2, 3, 4, 6, или 12.

Примечание

Этот параметр только используется с 'cohort' algorithm.

Типы данных: double

Длина интервала перехода, в годах в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'transInterval' и числовое значение.

Типы данных: double

Выходные аргументы

свернуть все

Матрица вероятностей перехода в проценте, возвращенном как nRatings1- nRatings2 матрица перехода.

Структура с демонстрационными общими количествами, возвращенными с полями:

  • totalsVec — Вектор размера 1- nRatings1.

  • totalsMat — Матрица A размера nRatings1- nRatings2 с nRatings1 ≤ nRatings2.

  • algorithm — Вектор символов со значениями 'duration' или 'cohort'.

Если totals массив структур, sampleTotals содержит агрегированную информацию. Таким образом, sampleTotals.totalsVec сумма totals(k).totalsVec по всему k, и так же для totalsMat. Когда totals самостоятельно одна структура, sampleTotals и totals то же самое.

Больше о

свернуть все

Оценка когорты

Алгоритм когорты оценивает вероятности перехода на основе последовательности снимков состояния кредитных рейтингов в расположенных с равными интервалами моментах времени.

Если кредитный рейтинг компании изменяется дважды между двумя датами снимка состояния, промежуточная оценка пропущена, и только начальные и итоговые оценки влияют на оценки.

Оценка длительности

В отличие от метода когорты, алгоритм длительности оценивает вероятности перехода на основе полной истории кредитных рейтингов, смотря на точные даты, в которые происходят миграции кредитного рейтинга.

Нет никакой концепции снимков состояния в этом методе, и все миграции кредитного рейтинга влияют на оценки, даже когда оценка компании изменяется дважды в течение короткого времени.

Ссылки

[1] Хэнсон, S., Т. Шюрманн. "Доверительные интервалы для Вероятностей Значения по умолчанию". Журнал Banking & Finance. Издание 30 (8), Elsevier, август 2006, стр 2281–2301.

[2] Löffler, G., П. Н. Пош. Credit Risk Modeling Using Excel и VBA. Западный Сассекс, Англия: финансы Вайли, 2007.

[3] Шюрманн, T. "Матрицы миграции кредита". в Э. Мелнике, Б. Эверитте (редакторы)., энциклопедия количественного анализа рисков и оценки. Вайли, 2008.

Смотрите также

|

Темы

Внешние веб-сайты

Представленный в R2010b

Документация Financial Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте