主要内容

TransProbfromThresholds.

从信用质量阈值转换为转换概率

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句法

trans = transprobfromthresholds（thresh）

描述

例子

trans= transprobfromthresholds（阈值）将信用质量阈值转换为转换概率

例子

全部收缩

打开直播脚本

使用历史信用评级输入数据data_transprob.mat.，估计具有默认设置的转换概率。

加载data_transprob.估计默认设置的估计转换概率transmat = transprob（数据）
变送=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

获得信用质量阈值。

阈= transprobtothresholds（传输）
阈=8×8天道酬勤-1.4846 -2.3115 -2.8523 -3.3480 -4.0083 -4.1276 -4.1413天道酬勤2.1403 -1.6228 -2.3788 -2.8655 -3.3166 -3.3523 -3.3554天道酬勤3.0264 1.8773 -1.6690 -2.4673 -2.9800 -3.1631 -3.1736天道酬勤3.4963 2.8009 1.6201 -1.6897 -2.4291-2.7663 -2.8490 INF 3.5195 2.9999 2.4225 1.5089 -1.7010 -2.3275 -2.4547 INF 4.2696 3.015 3.0477 2.3320 1.3320 1.3320 1.3838 -1.6491 -1.9703 INF 4.6241 4.2097 3.6472 2.7803 2.19772 2.7803 2.1199 1.5556 -1.1399 INF INF INF INF INF INF INF

恢复过渡概率。

trans = transprobfromthresholds（thresh）
Trans =.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

输入参数

全部收缩

信用质量阈值，指定为am-经过-N信用质量阈值矩阵。

在每行中，第一个元素必须是INF.条目必须满足以下单调性条件：

thresh（i，j）> =阈值（i，j + 1），对于1 <= j

这m-经过-N输入阈值和m-经过-N输出trans与如下相关联。门槛阈值（一世那j）是标准正态分布的关键值Z.，这样的：

Trans（i，n）= p [z

输出矩阵中的任何给定行trans确定通过离散集的概率分布N评级'r1'那......那'rn'，所以任何一行一世trans（一世那j）迁移到的可能性是迁移'R.j'。trans可以是标准的转换矩阵，具有m≤.N，在这种情况下一世包含具有评级的发行人的过渡概率'R.一世'。但trans不必是标准转换矩阵。trans可以包含一组的单个转换概率m- 特价发行人，与m>N。

例如，假设只有N= 3个评分，'高的'那'低的'， 和'默认'，这些信用质量门槛：

高低默认高INF -2.0814 -3.1214低INF 2.4044 -1.7530
转换概率矩阵是：
高低默认高98.13 1.78 0.09低0.81 95.21 3.98

这意味着默认的可能性'高的'相当于绘制小于-3.1214的标准正常随机数，或0.09％。a的概率'高的'最终获得评级的期限'低的'或更低等同于绘制小于-2.0814的标准正常随机数，或1.87％。从这里，以结尾的概率'低的'评级是：

P [Z.<-2.0814]  -  P [Z.<-3.1214] = 1.87％ -  0.09％= 1.78％
和结局的概率'高的'评级是：
100％-1.87％= 98.13％
100％的情况与：
P [Z.<INF.]

数据类型：双倍的

输出参数

全部收缩

过渡概率的矩阵百分比，作为一个返回m-经过-N矩阵。

参考

[1] Gupton，G. M.，C.C.C.手指和M. Bhatia。“信用媒体。”技术文件，Riskmetrics Group，Inc.，2007。

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