Каким образом байесовская вероятность поддерживает модель вероятности по умолчанию при анализе кредитного риска?

Бананы и линзы, выпуск 33 (Ноябрь 2024)

Бананы и линзы, выпуск 33 (Ноябрь 2024)
Каким образом байесовская вероятность поддерживает модель вероятности по умолчанию при анализе кредитного риска?
Anonim
a:

Байесовская вероятность и анализ - это расширенный статистический метод, используемый для моделирования условных вероятностей для определенных событий в области финансов, включая вероятность дефолта кредитного риска. Крупные финансовые учреждения с крупными кредитными портфелями стремятся понять характер и степень подверженности кредитным дефолтным рискам. Учреждения используют байесовский анализ для моделирования своего риска по умолчанию. Банки часто имеют крупные кредитные портфели, которые требуют сложных инструментов управления рисками, включая байесовский анализ.

Байесовский анализ стремится оценить вероятность определенных параметров лежащего в основе распределения, просмотрев текущее наблюдаемое распределение. Он вычисляет заднюю вероятность для определенного события, например, кредитный дефолт, а затем определяет условную вероятность будущего события. Байесовский анализ берет новую информацию, чтобы обновить заднюю вероятность этого события. Это эффективный статистический инструмент для интеграции новой и обновленной информации. Однако байесовский анализ зависит от точности предыдущего распределения, что может не всегда быть правильным, поэтому оно имеет ограничения в его использовании.

Финансовые производные, включая кредитные дефолтные свопы и кредитные портфели, имеют значительный нелинейный риск из-за структуры их выплат. Нелинейный риск сложнее прогнозировать. Для моделирования этого нелинейного риска необходимы сложные методы, особенно для крупных портфелей холдингов облигаций с разными сроками и сроками погашения. В частности, риск по умолчанию трудно моделировать, поскольку информация о прошлых дефолтах может не совпадать с фактическим кредитным риском для данного портфеля. Байесовский анализ может помочь обеспечить вероятность дефолта по кредиту для данного портфеля. Это может помочь управлять рисками, предоставляя модель, которая может постоянно обновляться по мере поступления новой информации.