ความน่าจะเป็นของ Bayesian สนับสนุนรูปแบบการเริ่มต้นน่าจะเป็นอย่างไรเมื่อวิเคราะห์ความเสี่ยงด้านเครดิต?

ความน่าจะเป็นของ Bayesian สนับสนุนรูปแบบการเริ่มต้นน่าจะเป็นอย่างไรเมื่อวิเคราะห์ความเสี่ยงด้านเครดิต?
Anonim
a:

ความน่าจะเป็นและการวิเคราะห์เบส์เป็นวิธีทางสถิติขั้นสูงที่ใช้ในการสร้างแบบจำลองความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไขสำหรับเหตุการณ์บางอย่างในด้านการเงินรวมทั้งความเป็นไปได้ที่จะผิดนัดความเสี่ยงด้านเครดิต สถาบันการเงินขนาดใหญ่ที่มีพอร์ตการลงทุนสินเชื่อขนาดใหญ่พยายามเข้าใจถึงลักษณะและขอบเขตของความเสี่ยงในการผิดนัดชำระหนี้ สถาบันใช้การวิเคราะห์แบบเบส์เพื่อจำลองความเสี่ยงเริ่มต้น ธนาคารมักมีพอร์ตการลงทุนเครดิตขนาดใหญ่ที่ต้องใช้เครื่องมือการบริหารความเสี่ยงที่มีความซับซ้อนรวมทั้งการวิเคราะห์แบบเบส์

การวิเคราะห์แบบเบส์ (Bayesian analysis) พยายามประมาณความน่าจะเป็นของพารามิเตอร์บางตัวของการแจกแจงที่อ้างอิงโดยการดูการแจกแจงที่สังเกตได้ในปัจจุบัน จะคำนวณความน่าจะเป็นหลังของเหตุการณ์บางอย่างเช่นค่าเริ่มต้นของเครดิตและกำหนดความน่าจะเป็นตามเงื่อนไขของเหตุการณ์ในอนาคต การวิเคราะห์แบบเบส์ใช้ข้อมูลใหม่เพื่อปรับปรุงความน่าจะเป็นหลังของเหตุการณ์นั้น เป็นเครื่องมือทางสถิติที่มีประสิทธิภาพสำหรับการบูรณาการข้อมูลใหม่และข้อมูลที่อัปเดต อย่างไรก็ตามการวิเคราะห์แบบ Bayesian ขึ้นอยู่กับความถูกต้องของการแจกจ่ายก่อนหน้านี้ซึ่งอาจไม่ถูกต้องเสมอไปดังนั้นจึงมีข้อ จำกัด ในการใช้งาน

ตราสารอนุพันธ์ทางการเงินรวมถึงสัญญาแลกเปลี่ยนเครดิตเริ่มต้นและพอร์ตสินเชื่อมีความเสี่ยงที่ไม่เป็นเชิงเส้นเนื่องจากโครงสร้างของผลตอบแทน ความเสี่ยงเชิงตรรกะยากที่จะทำนายได้ ต้องใช้วิธีการที่ซับซ้อนเพื่อจำลองความเสี่ยงที่ไม่ใช่เชิงเส้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับพอร์ตการลงทุนขนาดใหญ่ที่มีการถือครองพันธบัตรโดยมีข้อกำหนดและวันครบกำหนด ความเสี่ยงเริ่มต้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งเป็นเรื่องยากที่จะสร้างแบบจำลองเนื่องจากข้อมูลเกี่ยวกับค่าผิดนัดในอดีตอาจไม่ตรงกับความเสี่ยงด้านเครดิตที่เกิดขึ้นจริงของพอร์ตการลงทุนที่ระบุ การวิเคราะห์แบบเบส์สามารถช่วยในการระบุความเป็นไปได้ของการผิดนัดเครดิตสำหรับพอร์ตโฟลิกที่ระบุ นี้สามารถช่วยในการจัดการความเสี่ยงโดยการให้รูปแบบที่สามารถปรับปรุงอย่างต่อเนื่องเป็นข้อมูลใหม่ที่ได้รับ