【摘 要】
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资本配置的决策依赖于信誉的评估.在银行的投资组合领域，违约事件极其罕见，与此相关的数据信息记载也是微乎其微.为了更有效的资本配置，更好的风险管理，以及Basel II准则对于银行
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资本配置的决策依赖于信誉的评估.在银行的投资组合领域，违约事件极其罕见，与此相关的数据信息记载也是微乎其微.为了更有效的资本配置，更好的风险管理，以及Basel II准则对于银行资本标准要求的合规性，有关违约率问题的推断是必要的.在这篇论文中，一方面将介绍依赖于个人行为的违约率的持续期间类型模型，以及建立范围更加深广，即广义的违约风险模型.本文将通过介绍在可靠性分析方面运用的Bayesian建模方法来描述与时间相关的违约数据.这一部分主要介绍的模型是能够体现非单调违约率的比例冒险广义gamma模型，并且还将介绍该模型的Bayesian推断.另一方面，按照Basel II准则的要求，在总体水平上管理风险对于银行和金融业机构来说更是重中之重.在建立总抵押贷款违约率模型时，从业者和研究人员所关心的问题是，评估违约率是否呈现出动态行为，以及识别和判断宏观经济变量对总体水平违约率的影响.为了解决这些问题，本文将介绍使用具有Poisson测量的离散时间Bayesian状态空间模型来建立总抵押贷款违约率模型，亦即本文的侧重点.此外，本文还将讨论使用Markov链Monte Carlo（MCMC）方法对该模型中的参数进行更新和估值.
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