主要内容

TransProbbyTotals.

估计过渡概率使用总数结构输入

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句法

[transMat，sampleTotals]=TransportRobbyTotals（总计）
[transmat，sampletotals] = transprobbytotals（___，名称，值）

描述

例子

[transMat那样本总数] = transprobbytotals（总数）使用总数结构输入。TransProbbyTotals.用于有效地删除异常值信息、获得自举置信区间或计算不同周期性参数（1年过渡、2年过渡等）的过渡概率估计。

例子

[transMat那样本总数] = transprobbytotals（___那名称、值）添加可选的名称-值对参数。

例子

全部崩溃

打开实时脚本

使用来自的历史信用评级输入数据数据传输协议和transprob为…生成输入TransProbbyTotals.：

加载data_transprob.％调用transprob，具有三个输出参数[transMat、sampleTotals、idTotals]=Transparb（数据）；transMat
变送=8×8.93.1170 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 0.0011 0.0120 0.2582 1.4294 4.2898 81.2927 12.7167 0 0 0 0 0 0 0 100.0000

假设4和27的公司是异常值，您希望从预处理中删除它们idtotals.结构数组并估计新的转移概率。

idTotals（[4 27]）=[]；[transMat1，sampleTotals1]=TransportRobbyTotals（idTotals）；transMat1
发送1 =8×8.93.1172 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 0.5367 0.0661 0.0028 0.0753 0.0236 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 86.7217 2.5171 2.4395 0.0002 0.00110.0120 0.2591 1.4340 4.3034 81.3027 12.6875 0 0 0 0 0 0 0 100.0000

获取1年、2年、3年、4年和5年的违约概率，无异常值信息（即使用样本总数1).

DefProb=零（7,5）；为了t=1:5 Transmatemp=transprobbytotals（样本总数1，'transinterval'，t）;defprob（：，t）= transmattemp（1：7,8）;结尾解Prob
defprob =7×50.0017 0.0070 0.0159 0.0285 0.0450 0.0397 0.0828 0.1299 0.1813 0.2377 0.0753 0.1606 0.2567 0.3640 0.4831 0.2193 0.4675 0.7430 1.0445 1.3700 0.7050 1.4668 2.2759 3.1232 4.0000 2.4395 4.9282 7.4071 9.8351 12.1847 12.6875 23.1184 31.7177 38.8282 44.7266

输入参数

全部崩溃

观察到的总转换，指定为结构或长度为nTotals的结构数组，带字段：

  • totalsvec.- 稀疏矢量的大小1-借-nRatings1。

  • totalsmat- 稀疏矩阵大小nRatings1-借-nRatings2和nRatings1≤.nRatings2。

  • 算法- 具有值的字符向量'期间'或“队列”。

为了'期间'算法，totalsmat（一世那j)包含观察到的超出额定值的总转换一世进入评级j（所有对角线元素为0）。在评级上的总时间一世存储在totalsvec.（一世)。例如，您有三个评级类别：投资等级(免疫球蛋白)，投机等级(SG），默认（D.），以及以下信息：

IG SG D在评级中花费的总时间：4859.09 1503.36 1162.05将IG SG D从（行）IG 0 89 7转换到（列）：SG 202 0 32 D 0 0 0 0
然后：
totals.totalsvec = [4859.09 1503.36 1162.05] totals.totalsmat = [0 89 7 202 0 32 0 0] totals.algorithm ='持续时间'

为了“队列”算法，totalsmat（一世那j)包含从评级观察到的总转换一世评级j，及totalsvec.（一世）是评级的初始计数一世。例如，给定以下信息：

评级中的初始计数IG SG D：4808 1572 1145从（行）IG 4721 80 7至（列）的Ig SG D转换：SG 193 1347 32 D 0 0 1145
然后：

totals.totalsvec = [4808 1572 1145] totals.totalsmat = [4721 80 7 193 1347 32 0 0 0 1145总计.algorithm ='cohort'

公共总计结构是来自的可选输出参数transprob：

  • 样本总数- 一个结构总结整个数据集的总计信息。

  • idtotals.-在ID级别具有总计信息的结构数组。

数据类型：塑造|结构

名称 - 值参数

指定可选的逗号分离对名称、值论据。姓名是参数名称和价值是对应的值。姓名必须出现在引号内。您可以按任意顺序指定多个名称和值对参数，如下所示：名称1，值1，…，名称，值。

例子：transmat = transprobbytotals（totals1，'transinterval'，5）

被视为估计的每年信用评级快照数量，指定为逗号分隔的对'Snapsperyear'和一个数值1那2那3.那4.那6.， 或者12.。

笔记

此参数仅用于“队列”算法。

数据类型：双重的

转换间隔的长度，以年为单位，指定为逗号分隔的一对，包括'transinterval'和数值。

数据类型：双重的

输出参数

全部崩溃

过渡概率的矩阵百分比，作为一个返回nRatings1-借-nRatings2过渡矩阵。

结构，带样本总数，返回字段：

  • totalsvec.- 大小的矢量1-借-nRatings1。

  • totalsmat- 大小的矩阵nRatings1-借-nRatings2和nRatings1≤.nRatings2。

  • 算法- 具有值的字符向量'期间'或“队列”。

如果总数是一个结构数组，样本总数包含聚合信息。那是，sampletotals.totalsvec.是总和总数（K.).totalsvec.总的来说K.，同样适用于totalsmat。什么时候总数本身是一个单身结构，样本总数和总数都是一样的。

更多关于

全部崩溃

队列估计

群组算法根据经常间隔点的信用评级的快照序列估算过渡概率。

如果公司的信用评级在两个快照日期之间发生两次，则忽视中间评级，只有初始和最终评级影响估计数。

持续时间估计

与队列方法不同，持续时间算法根据完整的信用评级历史记录估计转移概率，查看信用评级迁移发生的确切日期。

此方法中没有快照的概念，所有信用评级迁移都会影响估计，即使公司的评级在短时间内更改了两次。

工具书类

[1] Hanson，S.，T. Schuermann。“违约概率的置信区间。”银行业融资杂志。第30卷（8），爱思唯尔，2006年8月，第2281-2301页。

[2] Löffler，G.，P.N.波什。使用Excel和VBA的信用风险建模。西萨塞克斯郡，英格兰：Wiley Finance，2007。

[3] Schuermann，T。“信用迁移矩阵。”在E. Melnick，B.埃弗蒂特（EDS），百科全书的定量风险分析和评估。Wiley，2008。

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