Bayesian olasılığı, hangi durumlarda kredi riskini analiz ederken olasılık varsayılan modelini desteklemektedir?

HyperNormalisation (2016 + subs) by Adam Curtis - A different experience of reality FULL DOCUMENTARY (Kasım 2024)

HyperNormalisation (2016 + subs) by Adam Curtis - A different experience of reality FULL DOCUMENTARY (Kasım 2024)
Bayesian olasılığı, hangi durumlarda kredi riskini analiz ederken olasılık varsayılan modelini desteklemektedir?
Anonim
a:

Bayesian olasılık ve analiz, kredi riskinin temerrüde düşülme olasılığı da dahil olmak üzere finanstaki bazı olayların koşullu olasılıklarını modellemek için kullanılan gelişmiş bir istatistiksel yöntemdir. Büyük kredi portföyüne sahip büyük finansal kuruluşlar, kredi varsayılan riskine maruz kaldıklarının niteliğini ve kapsamını anlamaya çalışırlar. Kurumlar varsayılan risklerini modellemek için Bayes analizi kullanmaktadır. Bankaların çoğunlukla, Bayesian analizi de dahil olmak üzere gelişmiş risk yönetim araçları gerektiren büyük kredi portföylerine sahiptir.

Bayesian analizi, mevcut gözlemlenebilir dağılımı inceleyerek altta yatan bir dağılımın bazı parametrelerinin olasılığını tahmin etmeye çalışır. Kredi varsayılanı gibi belirli bir olay için posterior olasılığı hesaplar ve daha sonra gelecekteki bir olayın koşullu olasılığını belirler. Bayes analizi, o olay için posterior olasılığı güncellemek için yeni bilgiler alır. Yeni ve güncellenmiş bilgileri entegre etmek için etkili bir istatistiksel araçtır. Bununla birlikte, Bayes analizi önceden dağılımın doğruluğuna bağlıdır, bu da her zaman doğru olmayabilir, bu nedenle kullanımında sınırlamalar vardır.

Kredi temerrüt swapları ve kredi portföyleri dahil olmak üzere finansal türev finansal borçların, ödemelerinin yapısından dolayı önemli derecede doğrusal olmayan riski vardır. Doğrusal olmayan risk tahmin etmek daha zordur. Doğrusal olmayan riski modellemek için sofistike yöntemlere ihtiyaç duyulmaktadır, özellikle de farklı vadelerde ve vadelerde tahvil portföylerinin büyük portföyleri için. Varsayılan risk, özellikle geçmiş varsayılanlarla ilgili bilgiler belirli bir portföyün gerçek kredi riskiyle çakışmadığından, modelleme zordur. Bayes analizi, belirli bir portföy için kredi varsayılanlarının olasılığını sağlamaya yardımcı olabilir. Bu, yeni bilgiler alındığında sürekli güncellenebilecek bir model sunarak riski yönetmeye yardımcı olabilir.

3'ten büyük ->