Предварительная обработка данных кредитных рейтингов для оценки вероятности перехода
Загрузка входных данных из файла Data_TransProb.mat и выведите первые десять строк. В этом примере входные данные предоставляются в символьном векторном формате.
load Data_TransProb % Preprocess credit ratings data. prepData = transprobprep(data)
prepData = struct with fields:
idStart: [1506x1 double]
numericDates: [4315x1 double]
numericRatings: [4315x1 double]
ratingsLabels: {'AAA' 'AA' 'A' 'BBB' 'BB' 'B' 'CCC' 'D'}
Оценка вероятностей перехода с настройками по умолчанию.
transMat = transprob(prepData)
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
Оценить вероятности перехода с помощью 'cohort' алгоритм.
transMatCoh = transprob(prepData,'algorithm','cohort')
transMatCoh = 8×8
93.1345 5.9335 0.7456 0.1553 0.0311 0 0 0
1.7359 92.9198 4.5446 0.6046 0.1560 0 0 0.0390
0.1268 2.9716 91.9913 4.3124 0.4711 0.0544 0 0.0725
0.0210 0.3785 5.0683 89.7792 4.0379 0.4627 0.0421 0.2103
0.0221 0.1105 0.6851 6.2320 88.3757 3.6464 0.2873 0.6409
0 0 0.0761 0.7230 7.9909 86.1872 2.7397 2.2831
0 0 0 0.3094 1.8561 4.5630 80.8971 12.3743
0 0 0 0 0 0 0 100.0000
data - Исторические данные по кредитным рейтингамИсторические входные данные для кредитных рейтингов, указанные как одно из следующих:
Таблица MATLAB ® размера nRecordsоколо-3 содержащие кредитные рейтинги. Каждая строка содержит идентификатор (столбец 1), дату (столбец 2) и кредитный рейтинг (столбец 3). Присвоенный кредитный рейтинг соответствует связанному идентификатору на соответствующую дату. Вся информация, соответствующая одному идентификатору, должна храниться в смежных строках. Сортировка этой информации по дате не требуется, но рекомендуется для эффективности. При использовании ввода таблицы MATLAB имена столбцов не имеют значения, но предполагается, что идентификатор, дата и информация о рейтинге находятся в первом, втором и третьем столбцах соответственно. Кроме того, при использовании табличного ввода первый и третий столбцы могут быть категориальными массивами, а второй - массивом datetime. Вот пример со всей информацией в формате таблицы:
ID Date Rating __________ _____________ ______ '00010283' '10-Nov-1984' 'CCC' '00010283' '12-May-1986' 'B' '00010283' '29-Jun-1988' 'CCC' '00010283' '12-Dec-1991' 'D' '00013326' '09-Feb-1985' 'A' '00013326' '24-Feb-1994' 'AA'
Ниже приводится сводка поддерживаемых типов данных для ввода таблицы:
| Тип ввода данных | Идентификатор (1-й столбец) | Дата (2-й столбец) | Оценка (3-й столбец) |
|---|---|---|---|
| Стол |
|
|
|
Массив ячеек размером nRecordsоколо-3 содержащие кредитные рейтинги. Каждая строка содержит идентификатор (столбец 1), дату (столбец 2) и кредитный рейтинг (столбец 3). Присвоенный кредитный рейтинг соответствует связанному идентификатору на соответствующую дату. Вся информация, соответствующая одному идентификатору, должна храниться в смежных строках. Сортировка этой информации по дате не требуется, но рекомендуется. Идентификаторы, даты и рейтинги хранятся в формате символьного вектора, но также могут быть введены в числовом формате. Вот пример со всей информацией в символьном векторном формате:
'00010283' '10-Nov-1984' 'CCC' '00010283' '12-May-1986' 'B' '00010283' '29-Jun-1988' 'CCC' '00010283' '12-Dec-1991' 'D' '00013326' '09-Feb-1985' 'A' '00013326' '24-Feb-1994' 'AA'
Ниже приводится сводная информация о поддерживаемых типах данных для ввода в массив ячеек:
| Тип ввода данных | Идентификатор (1-й столбец) | Дата (2-й столбец) | Оценка (3-й столбец) |
|---|---|---|---|
| Клетка |
|
|
|
Типы данных: table | cell
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.
prepData = transprobprep(data,'labels',{'AAA','AA','A','BBB','BB','B','CCC','F'})'labels' - Шкала кредитных рейтингов{'AAA','AA','A','BBB','BB','B','CCC','D'}
(по умолчанию) | массив ячеек символьных векторовШкала кредитного рейтинга, указанная как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'labels' и nRatingsоколо-1, или 1около-nRatings клеточный массив символьных векторов.
labels должны соответствовать меткам оценок, используемым в третьем столбце data. Используйте массив ячеек чисел для числовых оценок и массив ячеек для символьных векторов для категориальных оценок.
Типы данных: cell
prepData - Сводка, в которой информация о кредитных рейтингах, соответствующая каждой компании, начинается и заканчиваетсяСводка, в которой информация о кредитных рейтингах, соответствующая каждой компании, начинается и заканчивается, возвращается в виде структуры со следующими полями:
idStart - Массив размеров (nID + 1) - по-1, где nID - количество отдельных ID в столбце 1 data. В этом массиве суммируется, где начинается и заканчивается информация о кредитных рейтингах, соответствующая каждой компании. Даты и рейтинги, соответствующие компании j в data хранятся из строки idStart(j) в строку idStart(j + 1) − 1 изnumericDates и numericRatings.
numericDates - Массив размера nЗаписи-by-1, содержащие даты в колонке 2 data, в числовом формате.
numericRatings - Массив размера nЗаписи-by-1, содержащие оценки в колонке 3 data, отображается в числовом формате.
ratingsLabels - Размер массива ячеек1около-nRatings, содержащий шкалу кредитного рейтинга.
Имеется измененная версия этого примера. Открыть этот пример с помощью изменений?
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.