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transprobgrouptotals

将信用评级信息聚合成更少的评级类别

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语法

groupingEdges totalsGrouped = transprobgrouptotals(总数)

描述

例子

totalsGrouped= transprobgrouptotals (总数,groupingEdges)聚合存储在信用评级信息总数投入更少的评级类别,定义的groupingEdges论点。

例子

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打开生活的脚本

使用历史信用评级的输入数据Data_TransProb.mat。从文件加载输入数据Data_TransProb.mat。

负载Data_TransProb%叫TRANSPROB有两个输出参数[transMat, sampleTotals] = transprob(数据);transMat
transMat =8×893.1170 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 100.0000 0 0 0 0 0 0 0

集团为投资级评级(1 - 4)和投机级(等级5 - 7);注意,默认是最后评级(图8)。

边缘= (4 7 8);sampleTotalsGrp = transprobgrouptotals (sampleTotals,边);%的过渡矩阵在投资级/投机级水平transMatIGSG = transprobbytotals (sampleTotalsGrp)
transMatIGSG =3×3100.0000 98.5336 1.3608 0.1056 3.9155 92.9692 3.1153 0 0

获得1年,2年,3年,4年,5年违约概率,投资级和投机级水平。

DefProb = 0 (2、5);为t = 1:5 transMatTemp = transprobbytotals (sampleTotalsGrp“transInterval”t);DefProb (:, t) = transMatTemp (1:2, 3);结束DefProb
DefProb =2×50.1056 0.2521 0.4359 0.6537 0.9027 3.1153 6.0157 8.7179 11.2373 13.5881

输入参数

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总转换观察、指定为一个结构或一个结构体数组的长度nTotals字段:

  • totalsVec-一个稀疏向量的大小1——- - - - - -nRatings1。

  • totalsMat——一个稀疏矩阵的大小nRatings1——- - - - - -nRatings2与nRatings1≤nRatings2。

  • 算法——一个特征向量与价值观“持续时间”或“队列”。

为“持续时间”算法,totalsMat(我,j)包含总转换观察评级我在评级j(所有的对角元素都是0)的总时间花在评级我存储在totalsVec(我)。例如,你有三个评级类别,投资级(搞笑)、投机级(SG),默认的(D),以下信息:

总时间IG SG D等级:4859.09 1503.36 1162.05转换IG SG D(行)搞笑0 89 7(列):SG 202 0 32 D 0 0 0
然后:
总数。总数Vec = [4859.09 1503.36 1162.05] totals.totalsMat = [ 0 89 7 202 0 32 0 0 0] totals.algorithm = 'duration'

为“队列”算法,totalsMat(我,j)包含转换观察从评级我对评级j,totalsVec(我在评级)是最初的计数我。例如,给出下列信息:

最初数IG SG D等级:4808 1572 1145转换IG SG D(行)搞笑4721 80 7(列):SG 193 1347 32 D 0 0 1145
然后:

总数。总数Vec = [4808 1572 1145] totals.totalsMat = [4721 80 7 193 1347 32 0 0 1145 totals.algorithm = 'cohort'

常见的总量结构是可选的输出参数transprob:

  • sampleTotals——一个单一结构总结整个数据集的统计信息。

  • idTotals——一个结构体数组的总数在ID级别的信息。

数据类型:结构体|结构

信用评级指标分组分类,指定为一个数字数组。

这个表说明了如何组织的整体评级为投资级(搞笑)和投机级(SG)类别。八个评级是在原始列表中。评级1来4是搞笑,评级5来7是SG,和评级8是自己的一个类别。在这个例子中,分组边缘的数组(4 7 8)。

原始评级:“AAA”“AA”“““BBB”|“BB”“B”“CCC”|“D”| |相对排序:(1)(2)(3)(4)|(5)(6)(7)|(8)| |分组评级:“搞笑”|“SG”|“D”| |分组边缘:(4)| (7)| (8)

一般来说,如果groupingEdges有K元素edge1<edge2<…<边缘K,评级1来edge1(包容)分为第一类,评级edge1+1来edge2在第二类,等等。

关于最后一个元素,边缘K:

  • 如果nRatings1=nRatings2,然后边缘K必须等于nRatings1。这将导致K组和nRatingsGrouped1=nRatingsGrouped2=K。

  • 如果nRatings1<nRatings2,那么:

    • 边缘K=nRatings1,在这种情况下,评级边缘K+1、……nRatings2被视为自己的类别。这将导致K+ (nRatings2边缘K)组,nRatingsGrouped1=K和nRatingsGrouped2=K+ (nRatings2- - - - - -边缘K);或

    • 边缘K=nRatings2,在这种情况下,必须有一个jth边缘元素,边缘j,这样边缘j=nRatings1。这将导致K组和nRatingsGrouped1=j和nRatingsGrouped2=K。

数据类型:双

输出参数

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聚合信息类别,作为结构返回,或一个结构体数组的长度nTotals与字段:

  • totalsVec-一个向量的大小1——- - - - - -nRatingsGrouped1。

  • totalsMat-一个矩阵的大小nRatingsGrouped1——- - - - - -nRatingsGrouped2。

  • 算法——一个特征向量,“持续时间”或“队列”。

nRatingsGrouped1和nRatingsGrouped2中定义的描述groupingEdges。每个结构都包含聚合信息类别,根据提供的信息在相应的结构总数据评级所定义的分组groupingEdges和一致的算法选择。

下面的例子描述的总数输入,假设搞笑和SG被组合成一个单一的吗ND(Not-Defaulted)类别,使用边缘3 [2]。为“队列”算法的输出是:

totalsGrouped。totalsVec=[6380 1145] totalsGrouped.totalsMat = [6341 39 0 1145] totalsGrouped.algorithm = 'cohort'
和“持续时间”算法:
totalsGrouped。totalsVec=[6362.45 1162.05] totalsGrouped.totalsMat = [0 39 0 0] totalsGrouped.algorithm = 'duration'

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群估计

的队列算法估计的跃迁概率基于序列快照的信用评级定期间隔的时间点。

如果一个公司的信用评级变化两个快照日期之间的两次,中间评级是被忽视的,只有最初的和最后的评级影响估计。有关更多信息,请参见的算法部分transprob。

持续时间估算

不像队列算法,持续时间算法估计过渡概率基于完整的信用评级历史,看信用评级迁移发生的确切日期。

没有快照的概念,在这种方法中,和所有信用评级迁移影响的估计,即使在很短的时间内公司的评级变化两次。有关更多信息,请参见的算法部分transprob。

引用

[1]汉森,S。,T. Schuermann. "Confidence Intervals for Probabilities of Default."银行与金融杂志》上。30卷(8),爱思唯尔,2006年8月,页2281 - 2301。

[2]Loffler G。,p . n . Posch。信用风险建模使用Excel VBA。西萨塞克斯郡,英格兰:威利金融,2007。

[3]时间,T。“信用迁移矩阵。”在e·梅尔尼克b·埃维里特(eds)。百科全书的定量风险分析和评估。威利,2008年。

版本历史

介绍了R2011b

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