【摘 要】
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现代信用风险建模的核心是估计违约率,违约率估计是否准确将直接影响信用风险建模的质量.在估计违约率的众多文献中,频率法或logistic回归等统计方法的运用非常广泛,此类统计
【机 构】
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南京信息工程大学经济管理学院,江苏南京,210044;南京大学商学院,江苏南京,210093
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现代信用风险建模的核心是估计违约率,违约率估计是否准确将直接影响信用风险建模的质量.在估计违约率的众多文献中,频率法或logistic回归等统计方法的运用非常广泛,此类统计模型的基础是大样本,它客观上需要最低数量或最优数量的违约数据,而低违约组合(LDP)是指只有很少违约数据甚至没有违约数据的组合,如何估计LDP的违约率、反映违约率的非预期波动是一个值得关注的现实问题.本文针对银行贷款LDP缺乏足够历史违约数据的情况,采用贝叶斯方法估计LDP的违约率,并进一步探讨了根据专家判断或者根据同类银行LDP违约数量的历史数据来确定先验分布的方法.在贝叶斯估计中,通过先验分布的设定,不仅可以实现违约率估计的科学性和合理性,而且可以反映违约的非预期波动,有助于银行实施谨慎稳健的风险管理.
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