exponenta event banner

transprobtothresholds

Преобразование вероятностей перехода в пороговые значения кредитного качества

Описание

пример

thresh = transprobtothresholds(trans) преобразует вероятности перехода в пороговые значения кредитного качества.

Примеры

свернуть все

Использовать исторические входные данные кредитного рейтинга из Data_TransProb.mat. Загрузить 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

Получение пороговых значений кредитного качества.

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 аргументы

свернуть все

Вероятности перехода в процентах, указанные как Mоколо-N матрица. Значения не могут быть отрицательными и превышать 100, а все строки должны содержать до 100.

Любая данная строка в Mоколо-N входная матрица trans определяет распределение вероятности по дискретному набору N рейтинги. Если рейтинги 'R1',...,'RN', то для любой строки i trans(i,j) - вероятность миграции в 'Rj'. Если trans является стандартной матрицей перехода, то MN и строка i содержит вероятности перехода для эмитентов с рейтингом 'Ri'. Но trans не обязательно быть стандартной матрицей перехода. trans может содержать индивидуальные вероятности перехода для набора M- конкретные эмитенты, с M > N.

Пороговые значения кредитного качества thresh(i, j) являются критическими значениями стандартного нормального распределения z, так 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 всех i. Например, предположим, что есть 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 пороговых значений кредитного качества:
        High    Low    Default
High    Inf   -2.0814   -3.1214
Low     Inf    2.4044   -1.7530

Это означает вероятность дефолта для 'High' эквивалентно рисованию стандартного нормального случайного числа, меньшего − 3,1214, или 0,09%. Вероятность того, что 'High' заканчивает период с рейтингом 'Low' или ниже эквивалентно рисованию стандартного нормального случайного числа, меньшего − 2,0814, или 1,87%. Отсюда вероятность окончания на 'Low' рейтинг:

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

Типы данных: double

Выходные аргументы

свернуть все

Пороговые значения качества кредита, возвращенные как Mоколо-N матрица.

Ссылки

[1] Гуптон, G.M., C. C. Finger и M. Bhatia. «CreditMetrics». Технический документ, RiskMetrics Group, Inc., 2007.

Представлен в R2011b