transprobbytotals

使用总计结构输入

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语法

[的Transmat，sampleTotals] = transprobbytotals（总计）
[transMat, sampleTotals] = transprobbytotals (___，名称，值）

描述

例子

(的Transmat,sampleTotals)= transprobbytotals (总计)估计使用转移概率总计结构的输入。transprobbytotals是用于去除异常值的信息，获取自举置信区间，或计算用于不同的周期性参数（1-年转变，2年转换，等等）有效地过渡的概率估计是有用的。

例子

(的Transmat,sampleTotals)= transprobbytotals (___,名称,值)加入了可选的名称 - 值对的参数。

例子

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开立真实脚本

使用从历史信用评级输入数据Data_TransProb.mat和transprob产生输入transprobbytotals:

负载Data_TransProb调用带有三个输出参数的TRANSPROB[的Transmat，sampleTotals，idTotals] = transprob（数据）;的Transmat
transMat =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 0.2582 1.4294 4.2898 81.2927 12.7167 0 0 0 0 0 0 0 100.0000

假设公司4和27是异常值，您希望将它们从预处理中删除idTotalsSTRUCT阵列和估计新的转移概率。

idTotals（[4 27]）= [];[transMat1，sampleTotals1] = transprobbytotals（idTotals）;transMat1
transMat1 =8×893.1172 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 0.0011 0.0120 0.2591 1.4340 4.3034 81.3027 12.6875 100.0000 0 0 0 0 0 0 0

获得1年，2年，3年，4年，5年默认概率，而不离群值信息（即，使用sampleTotals1)。

DefProb =零（7,5）;为T = 1：5 transMatTemp = transprobbytotals（sampleTotals1，“transInterval”t);DefProb (:, t) = transMatTemp (1:7 8);结束DefProb
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

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总过渡观察，指定为结构或长度nTotals的一个结构阵列，其中字段：

  • totalsVec-大小的稀疏向量1-通过-nRatings1。

  • totalsMat-大小的稀疏矩阵nRatings1-通过-nRatings2与nRatings1≤nRatings2。

  • 算法-带有值的字符向量“持续时间”要么“队列”。

为“持续时间”算法，totalsMat(我,j）包含评级的观察出总过渡我在评级j(所有对角线元素均为0)我存储在totalsVec(我)。例如，你有三个等级类别，投资级（搞笑），投机级别（SG)和违约(D)，以及下列资料:

花费的总时间IG SG d在评级：4859.09 1503.36 1162.05过渡IG SG d出（行）IG 0 89 7到（列）：SG 202 0 32 d 0 0 0
然后：
总数。总计Vec = [4859.09 1503.36 1162.05] totals.totalsMat = [ 0 89 7 202 0 32 0 0 0] totals.algorithm = 'duration'

为“队列”算法，totalsMat(我,j）包含从等级中观察到的总过渡我对评级j和totalsVec(我)是评级中的初始计数我。例如，给定以下信息:

初始计数IG SG D在评级:4808 1572 1145过渡IG SG D从(行)IG 4721 80 7到(列):SG 193 1347 32 D 0 0 1145
然后：

总数。总计Vec = [4808 1572 1145] totals.totalsMat = [4721 80 7 193 1347 32 0 0 1145 totals.algorithm = 'cohort'

常见的总数结构是从可选的输出参数transprob:

  • sampleTotals-一个单独的结构，用于汇总整个数据集的汇总信息。

  • idTotals- 一个结构与在ID级的总数的信息阵列。

数据类型:结构体|结构体

名称 - 值对参数

指定可选的逗号分隔的对名称,值参数。的名字参数名和值是对应的值。的名字必须出现引号内。您可以按照任何顺序指定多个名称和值对参数名1，值1，...，NameN，值N。

例：transMat = transprobbytotals (Totals1 transInterval的5)

每年要考虑用于估计的信用评级快照的数量，指定为逗号分隔的对“snapsPerYear”和的数值1,2,3.,4,6,或12。

请注意

此参数仅与使用“队列”算法。

数据类型:双

过渡时间间隔的长度，以年，被指定为逗号分隔的一对组成的“transInterval”和一个数值。

数据类型:双

输出参数

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以百分比表示的转移概率矩阵，返回为anRatings1-通过-nRatings2转换矩阵。

与样本总数，与域返回的结构：

  • totalsVec-大小向量1-通过-nRatings1。

  • totalsMat-矩阵大小nRatings1-通过-nRatings2与nRatings1≤nRatings2。

  • 算法-带有值的字符向量“持续时间”要么“队列”。

如果总计是一个结构阵列，sampleTotals包含聚合的信息。也就是说,sampleTotals.totalsVec是总计(k)。totalsVec对所有k，对于totalsMat。当总计本身是一个单一的结构，sampleTotals和总计是相同的。

更多关于

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队列估计

队列算法基于一系列信用评级的快照，在定时间隔的时间点上估计转移概率。

如果一家公司的信用评级在两个快照日期之间变化了两次，中间评级就会被忽略，只有初始和最终评级会影响评估。

持续时间估计

不同于队列方法，持续时间算法估计基础上，充分的信用评级历史上的转移概率，看着上发生的信用评级迁移的确切日期。

有一个在这个方法没有快照的概念，所有的信用评级迁移影响的估计，即使公司的评级在短期内改变两次。

参考

[1]汉森，S.， T.舒曼。"违约概率的置信区间"银行与金融杂志。卷。30（8），爱思唯尔，2006年8月，页。2281年至2301年。

[2]洛夫勒，G.，P. N. POSCH。信用风险建模使用Excel和VBA。英格兰西苏塞克斯:威利金融，2007年。

[3]时间,T。“信贷迁移矩阵”，摘自E.梅尔尼克，B.埃弗里特合编，定量风险分析和评估百科全书。威利,2008年。

另请参阅

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