Predicción por defecto con indicadores de heterogeneidad de incumplimiento específicos de la industria basados en el modelo de intensidad hacia adelante
Autores: Ni, Zhengfang; Jiang, Minghui; Zhan, Wentao
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Predicción por defecto con indicadores de heterogeneidad de incumplimiento específicos de la industria basados en el modelo de intensidad hacia adelante
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Análisis matemático
Palabras clave
Prediciendo
Incumplimientos
Empresas chinas listadas
Heterogeneidad de incumplimientos específicos de la industria
Modelo de riesgo crediticio
Modelo de intensidad adelantada
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 25
Citaciones: Sin citaciones
Al predecir los incumplimientos de un gran número de muestras en una región, esto se verá afectado por la heterogeneidad de incumplimientos de la industria. Para construir un modelo de riesgo crediticio más adecuado para las empresas listadas en China, que tienen una heterogeneidad de incumplimientos altamente específica de la industria, ampliamos el modelo de intensidad hacia adelante para predecir los incumplimientos de las empresas listadas en China con información sobre la heterogeneidad de incumplimientos de las industrias. En comparación con el modelo original, combinamos el enfoque de Bayes con el modelo de intensidad hacia adelante para generar indicadores de heterogeneidad de incumplimientos específicos de la industria variables en el tiempo. Nuestro modelo puede capturar las co-movimientos de diferentes industrias que no se pueden observar en función del modelo original de intensidad hacia adelante para que el modelo pueda ajustar de manera flexible el PD de la empresa según la industria. Además, también consideramos el impacto de la heterogeneidad de incumplimientos en otras industrias al estudiar la influencia del nivel y las tendencias de la heterogeneidad de incumplimientos de otras industrias en el riesgo crediticio de una empresa. Finalmente, calculamos PDs para 4476 empresas desde enero de 2001 hasta diciembre de 2019 para 36 horizontes de predicción. El modelo ampliado mejora las ratios de precisión de predicción tanto para los PDs de las empresas en la muestra como fuera de la muestra para los 36 horizontes. Casi todas las ratios de precisión de los PDs de los horizontes de predicción aumentan en más del 6%. Además, nuestro modelo también reduce la brecha entre los PDs agregados y el número real de incumplimientos. Nuestro indicador de heterogeneidad de incumplimientos específico de la industria es útil para mejorar el rendimiento del modelo, especialmente para predecir incumplimientos en una gran cartera, lo cual es de gran importancia para la gestión del riesgo crediticio en China y otras regiones.
Descripción
Al predecir los incumplimientos de un gran número de muestras en una región, esto se verá afectado por la heterogeneidad de incumplimientos de la industria. Para construir un modelo de riesgo crediticio más adecuado para las empresas listadas en China, que tienen una heterogeneidad de incumplimientos altamente específica de la industria, ampliamos el modelo de intensidad hacia adelante para predecir los incumplimientos de las empresas listadas en China con información sobre la heterogeneidad de incumplimientos de las industrias. En comparación con el modelo original, combinamos el enfoque de Bayes con el modelo de intensidad hacia adelante para generar indicadores de heterogeneidad de incumplimientos específicos de la industria variables en el tiempo. Nuestro modelo puede capturar las co-movimientos de diferentes industrias que no se pueden observar en función del modelo original de intensidad hacia adelante para que el modelo pueda ajustar de manera flexible el PD de la empresa según la industria. Además, también consideramos el impacto de la heterogeneidad de incumplimientos en otras industrias al estudiar la influencia del nivel y las tendencias de la heterogeneidad de incumplimientos de otras industrias en el riesgo crediticio de una empresa. Finalmente, calculamos PDs para 4476 empresas desde enero de 2001 hasta diciembre de 2019 para 36 horizontes de predicción. El modelo ampliado mejora las ratios de precisión de predicción tanto para los PDs de las empresas en la muestra como fuera de la muestra para los 36 horizontes. Casi todas las ratios de precisión de los PDs de los horizontes de predicción aumentan en más del 6%. Además, nuestro modelo también reduce la brecha entre los PDs agregados y el número real de incumplimientos. Nuestro indicador de heterogeneidad de incumplimientos específico de la industria es útil para mejorar el rendimiento del modelo, especialmente para predecir incumplimientos en una gran cartera, lo cual es de gran importancia para la gestión del riesgo crediticio en China y otras regiones.