基于贝叶斯方法的低违约组合违约率估计

发布时间：2018-12-29 16:58

【摘要】：现代信用风险建模的核心是估计违约率,违约率估计是否准确将直接影响信用风险建模的质量。在估计违约率的众多文献中,频率法或logistic回归等统计方法的运用非常广泛,此类统计模型的基础是大样本,它客观上需要最低数量或最优数量的违约数据,而低违约组合(LDP)是指只有很少违约数据甚至没有违约数据的组合,如何估计LDP的违约率、反映违约率的非预期波动是一个值得关注的现实问题。本文针对银行贷款LDP缺乏足够历史违约数据的情况,采用贝叶斯方法估计LDP的违约率,并进一步探讨了根据专家判断或者根据同类银行LDP违约数量的历史数据来确定先验分布的方法。在贝叶斯估计中,通过先验分布的设定,不仅可以实现违约率估计的科学性和合理性,而且可以反映违约的非预期波动,有助于银行实施谨慎稳健的风险管理。
[Abstract]:The core of modern credit risk modeling is to estimate default rate. Whether the estimation of default rate is accurate will directly affect the quality of credit risk modeling. Among the many literatures that estimate default rate, frequency method or logistic regression are widely used. This kind of statistical model is based on large sample, which objectively requires the lowest or the best number of default data. (LDP) is a combination of few default data or even no default data. How to estimate the default rate of LDP and reflect the unexpected fluctuation of default rate is a practical problem worth paying attention to. In this paper, we use Bayesian method to estimate the default rate of LDP, which is short of enough historical default data. Furthermore, the method of determining the prior distribution is discussed according to the expert judgment or the historical data of the LDP default quantity of the same bank. In Bayesian estimation, the setting of prior distribution can not only realize the scientific and reasonable estimation of default rate, but also reflect the unexpected fluctuation of default, which is helpful for banks to implement prudent and robust risk management.
【作者单位】： 南京信息工程大学
【基金】：南京信息工程大学科研启动基金(SK20100103)
【分类号】：F830.5;O212.1

【共引文献】

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