transprobbytotals

使用总计结构输入

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语法

[transmat，sampletotals] = transprobbytotals（总计）
[transMat, sampleTotals] = transprobbytotals (＿＿＿，名称，价值）

描述

例子

［换，sampletotals.) = transprobbytotals (总计）使用a估计过渡概率总计结构的输入。transprobbytotals可用于删除异常信息，获取自动置信区间或计算不同的周期性参数（1年转换，2年转换等）的计算转换概率估计。

例子

［换，sampletotals.) = transprobbytotals (＿＿＿，名称,值）添加可选的名称值对参数。

例子

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使用历史信用评级输入数据data_transprob.mat.和Transprob.生成输入transprobbytotals：

负载Data_TransProb%使用三个输出参数调用TRANSPROB[transmat，sampletotals，idtotals] = transprob（数据）;换
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 0.00110.0120 0.2.2894 4.2898 4.2898 81.2927 12.7167 0 0 0 0 0 0 0 100.0000

假设公司4和27是离群值，您希望将它们从预处理中删除idTotals结构阵列和估计新的转换概率。

idtotals（[4 27]）= [];[transmat1，sampletotals1] = transprobbytotals（idtotals）;变送1
transMat1 =8×893.1172 5.8427 0.8231 0.1763 0.0377 0.0012 0.0001 0.0017 1.6213 93.1501 4.3584 0.6614 0.1631 0.0055 0.0004 0.0397 0.1239 2.9027 92.2297 4.0628 0.530.0236 0.2313 5.0070 90.1825 3.7986 0.4734 0.0642 0.2193 0.0216 0.1134 0.6357 5.7959 88.9866 3.4497 0.2920 0.7050 0.0010 0.0062 0.1081 0.8697 7.3367 867217 2.5171 2.4395 0.00020.0011 0.0120 0.2591 1.4340 4.3034 81.3027 12.6875 0000 0000 00 100 0.0000

在没有异常信息的情况下获得1年，2年，3年，4年和5年的违约概率（即，使用Sampletotals1.)．

defprob = zeros（7,5）;为t = 1：5 transpattemp = transprobbytotals（sampletotals1，“transInterval”t);DefProb (:, t) = transMatTemp (1:7 8);结束defprob.
DefProb =7×50.0017 0.0159 0.0285 0.0397 0.0450 0.1299 0.1130.2377 0.0753 0.2377 0.2567 0.1640 0.2567 0.2193 0.4675 0.2193 0.4675 1.3700 0.7050 1.468 2.2759 3.1232 4.471 9.8351 12.12147 12.6875 23.191241119266

输入参数

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观察到的总转换，指定为结构，或长度Ntotals的结构阵列：

  • totalsVec-大小的稀疏向量1-经过-nratings1.．

  • totalsMat-大小的稀疏矩阵nratings1.-经过-nratings2.与nratings1.≤nratings2.．

  • 算法—带值的字符向量“持续时间”或者'队列'．

为“持续时间”算法，totalsMat（我，j）包含从评级中观察到的总转换我在评级j(所有对角线元素均为0)我存储在totalsVec（我)．例如，您有三个评级类别，投资等级（搞笑），投机等级（SG)和Default (D)及以下资料:

额定值中的总时间花费IG SG D：4859.09 1503.36 1162.05将Ig SG D（行）IG 0 89 7转换为（列）：SG 202 0 32 D 0 0 0
然后：
总数。总计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）包含从评级观察到的总转换我对评级j， 和totalsVec（我)是评级中的初始计数我．例如，给出以下信息:

初始计数IG SG D in rating: 4808 1572 1145从(行)IG 4721 80 7到(列):SG 193 1347 32 D 0 0 1145
然后：

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

常用总计结构是来自的可选输出参数Transprob.：

  • sampletotals.-一个单一的结构汇总了整个数据集的总数信息。

  • idTotals- 具有ID级别的总计信息的结构阵列。

数据类型:结构体|结构体

名称值对参数

指定可选的逗号分隔对名称,值论点。的名字参数名和价值是相应的价值。的名字必须出现在引号内。您可以以任何顺序指定多个名称和值对参数name1，value1，...，namen，valuen．

例子：transMat = transprobbytotals (Totals1 transInterval的5)

每年考虑进行评估的信用评级快照数，以逗号分隔的一对组成“snapsPerYear”和数值的数字1，2，3.，4，6,或12．

请注意

此参数仅用于该参数'队列'算法．

数据类型:双

转换间隔的长度，多年来，指定为逗号分隔的对组成“transInterval”还有一个数值。

数据类型:双

输出参数

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以百分比表示的转移概率矩阵，返回为nratings1.-经过-nratings2.转换矩阵。

具有样本总计的结构，返回字段：

  • totalsVec-矢量大小1-经过-nratings1.．

  • totalsMat-大小矩阵nratings1.-经过-nratings2.与nratings1.≤nratings2.．

  • 算法—带值的字符向量“持续时间”或者'队列'．

如果总计是结构阵列，sampletotals.包含聚合的信息。也就是说,sampleTotals.totalsVec是总计（k)．totalsVec对所有k，类似的还有totalsMat．当总计是一个单一的结构，sampletotals.和总计是相同的。

更多关于

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队列估计

队列算法是根据一系列有规律间隔的信用评级快照来估计转移概率的。

如果一家公司的信用评级在两个快照日期之间变动两次，则忽略中间评级，只有初始和最终评级影响估计。

持续时间估计

与COHORT方法不同，持续时间算法根据完整的信用评级历史估算过渡概率，查看了信用评级迁移发生的确切日期。

这种方法中没有快照的概念，即使公司评分在短时间内两次变化时，所有信用评级迁移都会影响估计数。

参考

[1]汉森，舒尔曼。违约概率的置信区间银行与金融杂志。卷。30（8），elsevier，2006年8月，第2281-2301页。

[2]Löffler，G.，P. N. Posch。使用Excel和VBA建立信用风险模型。西萨塞克斯，英格兰:威利金融，2007。

[3]时间,T。《信用迁移矩阵》E. Melnick, B. Everitt(编著)，定量风险分析和评估百科全书。威利,2008年。

另请参阅

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