Me llegó a través de un ejemplo en el que una conocida debilidad de un modelo de riesgo de crédito se abordó mediante el aumento de algunos de los factores de riesgo a través de una mayor factor de cargas. Esto hizo que el modelo más conservador en términos de la exigencia de capital económico se recomienda.
¿Qué significa eso? Es una cuestión de aumento de los coeficientes estimados por arbitraria en el porcentaje o hay algo más?
"Factor de carga" es un tanto ambigua frase podría referirse a los factores en un modelo lineal (por ejemplo, la beta CAPM extendido o lineal modelos de material), los factores del análisis de componentes principales, etc. Si usted puede proporcionar una referencia exacta de ejemplo/papel sería más clara.
En el crédito, sin embargo, una posible interpretación es que las cargas de las diferentes variables macroeconómicas y firme de riesgo específicos de los componentes dentro de un Cox Marco del modelo. La Cox Marco es una generalización de los análisis estocástico marco en el que el defecto del nivel de activación de un crédito particular/empresa está uniformemente distribuida, y la cuenta regresiva proceso es controlado por un estrictamente la disminución de la empresa funciones específicas tales que la empresa los valores predeterminados una vez que esta cuenta atrás proceso cae por debajo del nivel de disparo. El aumento de las "cargas" de los factores de riesgo dentro de la cuenta atrás proceso de aumento de la velocidad a la que la cuenta regresiva en proceso disminuye, y por lo tanto causar a la empresa defecto más rápido/frecuencia en el modelo. Esta sería una manera de hacer un Cox-crédito basado en el modelo más conservador. (¿Cuánto más conservador, y cómo construir la firma específica de la cuenta regresiva proceso de manera realista, en primer lugar, puede ser más un arte que una ciencia exacta). Para más información, la Cox marco es tratado en detalle en el crédito de varios libros de texto.
No es tan simple como cambiar un valor. Usted necesita para reemplazar el actual factor de cargas por los valores de factibilidad. Además, el factor de cargas tienen dependencias entre ellos, lo que significa que al cambiar uno de ellos, los otros factores son afectados por este cambio.
En el CCruncher Documento Técnico en el que hay una propuesta para hacerlo. Se propone para estimar el factor de cargas de incertidumbre y, a continuación, la transferencia de esta incertidumbre a la cartera de riesgo de crédito de la medida (EL, VaR, ES).
En muchos lugares de la copula de los modelos de un factor de conducción de un cierto incluso (por ejemplo, por defecto) tiene la forma
$ Y_i = \sum_k a_{ik} X_k + b_i Z_i $
donde $\lbrace X_k \rbrace, Z_i$ son independientes de factores aleatorios. Los coeficientes de $a_{ik}$ y $b_i$ comúnmente se llama "factor de cargas".
El "factor de cargas" son realmente el peso atribuido a las diferentes variables que predicen el valor predeterminado. Si aumenta el valor de estas factor de cargas, aumenta la predicción de forma predeterminada, lo que hace que el modelo más conservador.
Si el factor de cargas son lo suficientemente altos ex ante se define a menudo por ex post de los eventos. Si usted tiene una muestra de empresas de un determinado porcentaje, x, de la que por defecto, usted puede comenzar mediante la suma de la predicción de la tasa de incumplimiento de la muestra y su comparación con x. Si la predicción de la tasa demasiado baja/alta, usted podría aumentar/disminuir el factor de cargas con el fin de obtener la predicción de la tasa de morosidad de aproximarse a la actual tasa de morosidad, x.
Este es un proceso iterativo que requiere un montón de prueba y error, y, básicamente, se supone que el futuro de las muestras de las empresas va a ser muy similares a los que en la que usted hizo sus ajustes de saturación factorial.
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