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 M ≦ N 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:
где 100% равно:
Типы данных: double