transprobtothresholds

Преобразуйте от вероятностей перехода до порогов кредитоспособности

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 в виде M- 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- N введите матричный trans определяет вероятностное распределение по дискретному набору N оценки. Если оценками является 'R1',..., 'RN', затем для любой строки i transiJ) вероятность миграции в 'Rj'. Если trans стандартная матрица перехода, затем MN и строка i содержит вероятности перехода для выпускающих с оценкой 'Ri'. Но trans не должна быть стандартная матрица перехода. trans может содержать отдельные вероятности перехода для набора M- определенные 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 тот thresh(i, 1) = Infдля всех 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 вероятность значения по умолчанию для 'High' эквивалентно рисованию стандартного нормального случайного числа, меньшего, чем −3.1214, или 0,09%. Вероятность, что 'High' заканчивается период с оценкой 'Low' или ниже эквивалентно рисованию стандартного нормального случайного числа, меньшего, чем −2.0814, или 1,87%. Отсюда, вероятность окончания 'Low' оценка:

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

Типы данных: double

Выходные аргументы

свернуть все

Пороги кредитоспособности, возвращенные как M- N матрица.

Ссылки

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

Представленный в R2011b

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте