Inwiefern unterstützt die Bayessche Wahrscheinlichkeit das Wahrscheinlichkeits-Ausfallmodell bei der Analyse des Kreditrisikos?

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Inwiefern unterstützt die Bayessche Wahrscheinlichkeit das Wahrscheinlichkeits-Ausfallmodell bei der Analyse des Kreditrisikos?
Anonim
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Die Bayesianische Wahrscheinlichkeit und Analyse ist eine fortgeschrittene statistische Methode, die verwendet wird, um bedingte Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Ereignisse im Finanzbereich zu modellieren, einschließlich der Ausfallwahrscheinlichkeit für Kreditrisiken. Große Finanzinstitute mit großen Kreditportfolios versuchen, die Art und das Ausmaß ihres Kreditausfallrisikos zu verstehen. Institute verwenden Bayes-Analysen, um ihr Ausfallrisiko zu modellieren. Banken verfügen oft über große Kreditportfolios, für die ausgefeilte Risikomanagement-Tools erforderlich sind, einschließlich Bayes-Analysen.

Die Bayes-Analyse versucht, die Wahrscheinlichkeit bestimmter Parameter einer zugrunde liegenden Verteilung abzuschätzen, indem die aktuelle beobachtbare Verteilung betrachtet wird. Es berechnet die spätere Wahrscheinlichkeit für ein bestimmtes Ereignis, z. B. Kreditausfall, und bestimmt dann die bedingte Wahrscheinlichkeit eines zukünftigen Ereignisses. Die Bayes-Analyse verwendet neue Informationen, um die spätere Wahrscheinlichkeit für dieses Ereignis zu aktualisieren. Es ist ein effektives statistisches Werkzeug für die Integration neuer und aktualisierter Informationen. Die Bayes-Analyse hängt jedoch von der Genauigkeit der vorherigen Verteilung ab, die möglicherweise nicht immer korrekt ist, so dass ihre Verwendung eingeschränkt ist.

Finanzderivate, einschließlich Credit Default Swaps und Kreditportfolios, weisen aufgrund der Struktur ihrer Auszahlungen ein erhebliches nichtlineares Risiko auf. Nichtlineares Risiko ist schwieriger vorherzusagen. Zur Modellierung dieses nichtlinearen Risikos sind ausgeklügelte Methoden erforderlich, insbesondere für große Portfolios von Anleihen mit unterschiedlichen Laufzeiten und Laufzeiten. Insbesondere das Ausfallrisiko ist schwierig zu modellieren, da die Informationen über frühere Zahlungsausfälle nicht mit dem tatsächlichen Kreditrisiko eines bestimmten Portfolios übereinstimmen. Die Bayes-Analyse kann helfen, eine Kreditausfallwahrscheinlichkeit für ein bestimmtes Portfolio zu ermitteln. Dies kann zum Risikomanagement beitragen, indem ein Modell bereitgestellt wird, das ständig aktualisiert werden kann, wenn neue Informationen empfangen werden.