応力試験のためのデフォルト確率の予測:モデルの比較【JST・京大機械翻訳】

Guth Martin

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202215762223377 整理番号：22P0285722

応力試験のためのデフォルト確率の予測:モデルの比較【JST・京大機械翻訳】

Predicting Default Probabilities for Stress Tests: A Comparison of Models

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資料名：
発行年： 2022年02月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月07日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

巨大財政危機(GFC)以来,金融機関の逆財政的および経済的発展に対するレジリエンスを評価するためのツールとしてのストレス試験の使用は,かなり増加している。そのような演習における一つの重要な部分は,マクロ経済変数を,マクロ金融連鎖モデルを用いて信用リスクのデフォルト確率に変換することである。そのようなモデルに対する重要な要求は,大部分が短いデータ試料と組み合わせた広範囲のマクロ経済変数から信号を適切に検出できることである。この論文の目的は,最良の実行信用リスクモデルを見つけるために,多数の異なる回帰モデルを比較することである。著者らは,同じ環境内のモデルの大きな集合を系統的に推定し,評価することを可能にする推定フレームワークを構築した。結果は,現在の最先端モデルよりも,実際に良好な性能モデルがあることを示した。さらに,著者らの比較は,他の潜在的信用リスクモデルに光を当て,特に機械学習モデルと予測組合せの利点を強調した。【JST・京大機械翻訳】

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利益管理 , 産業経済

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