Exponenta Banner
exponenta event banner

transprobbytotals

Оценка вероятностей перехода с использованием totals структурный ввод

свернуть все на странице

Синтаксис

[transMat, sampleTotals] = транспробитоталы (итоговые суммы)
[transMat, sampleTotals] = transprobbytotals (___, имя, значение)

Описание

пример

[transMat,sampleTotals] = transprobbytotals(totals) оценивает вероятности перехода с использованием totals структурный ввод. transprobbytotals полезен для эффективного удаления информации об отклонениях, получения загруженных доверительных интервалов или вычисления оценок вероятности перехода для различных параметров периодичности (переходы на 1 год, переходы на 2 года и т.д.).

пример

[transMat,sampleTotals] = transprobbytotals(___,Name,Value) добавляет необязательные аргументы пары имя-значение.

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Использовать исторические входные данные кредитного рейтинга из Data_TransProb.mat и transprob для формирования входных данных 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 отклонениями, и вы хотите удалить их из предварительно обработанных idTotals структурировать массив и оценивать 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

Получение 1-летней, 2-летней, 3-летней, 4-летней и 5-летней вероятностей по умолчанию без информации об отклонениях (т. е. с использованием 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 аргументы

свернуть все

Всего наблюдаемых переходов, указанных как структура или массив структуры длиной nTotals, с полями:

  • totalsVec - Разреженный вектор размера 1около-nRatings1.

  • totalsMat - Разреженная матрица размера nRatings1около-nRatings2 с nRatings1 ≤ nRatings2.

  • algorithm - символьный вектор со значениями; 'duration' или 'cohort'.

Для 'duration' алгоритм, totalsMat(i, j) содержит суммарные переходы, наблюдаемые вне рейтинга i, в рейтинг j (все диагональные элементы равны 0). Общее время, затраченное на оценку i, хранится вtotalsVec(i). Например, у вас есть три категории рейтинга, инвестиционный класс (IG), Спекулятивный класс (SG) и по умолчанию (D) и следующую информацию:

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 рейтинга i к рейтингу j, иtotalsVeci) является первоначальным подсчетом в рейтинге I. Например, с учетом следующей информации:

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 итоговые структуры - это необязательные выходные аргументы из transprob:

  • sampleTotals - Единая структура, суммирующая итоговую информацию для всего набора данных.

  • idTotals - массив структуры с итоговой информацией на уровне идентификатора.

Типы данных: struct | structure

Аргументы пары «имя-значение»

Укажите дополнительные пары, разделенные запятыми Name,Value аргументы. Name является именем аргумента и Value - соответствующее значение. Name должен отображаться внутри кавычек. Можно указать несколько аргументов пары имен и значений в любом порядке как Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

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

Количество снимков кредитного рейтинга в год, которые должны учитываться для оценки, указанное как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'snapsPerYear' и числовое значение 1, 2, 3, 4, 6, или 12.

Примечание

Этот параметр используется только с 'cohort' algorithm.

Типы данных: double

Длина интервала перехода в годах, определяемая как разделенная запятыми пара, состоящая из 'transInterval' и числовое значение.

Типы данных: double

Выходные аргументы

свернуть все

Матрица вероятностей перехода в процентах, возвращенная как nRatings1около-nRatings2 матрица перехода.

Структура с выборкой итогов, возвращенная с полями:

  • totalsVec - Вектор размера 1около-nRatings1.

  • totalsMat - Матрица размера nRatings1около-nRatings2 с nRatings1 ≤ nRatings2.

  • algorithm - символьный вектор со значениями; 'duration' или 'cohort'.

Если totals является массивом структуры, sampleTotals содержит агрегированную информацию. То есть sampleTotals.totalsVec - сумма totals(k).totalsVec по всем k и аналогично для totalsMat. Когда totals сам по себе является единой структурой, sampleTotals и totals одинаковые.

Подробнее

свернуть все

Когортная оценка

Когортный алгоритм оценивает вероятности перехода на основе последовательности снимков кредитных рейтингов в регулярно разнесенные моменты времени.

Если кредитный рейтинг компании изменяется дважды между двумя моментальными датами, промежуточный рейтинг игнорируется, и только первоначальный и окончательный рейтинги влияют на оценки.

Оценка продолжительности

В отличие от когортного метода, алгоритм длительности оценивает вероятности перехода на основе полной истории кредитных рейтингов, просматривая точные даты, в которые происходят миграции кредитных рейтингов.

В этом методе нет концепции снимков, и все миграции кредитного рейтинга влияют на оценки, даже когда рейтинг компании меняется дважды в течение короткого времени.

Ссылки

[1] Хэнсон, С., Т. Шуэрман. «Доверительные интервалы для вероятностей дефолта». Журнал банковских и финансовых операций. Том 30 (8), Elsevier, август 2006, стр. 2281-2301.

[2] Лёффлер, Г., П. Н. Пош. Моделирование кредитных рисков с использованием Excel и VBA. Западный Сассекс, Англия: Wiley Finance, 2007.

[3] Шуэрманн, Т. «Матрицы кредитной миграции». в Э. Мельник, Б. Эверитт (ред.), Энциклопедия количественного анализа и оценки рисков. Уайли, 2008.

См. также

|

Темы

Внешние веб-сайты

Представлен в R2010b

Документация по комплекту финансовых инструментов

Поддержка