文件名称：信贷组合中的传染性违约：贝叶斯网络方法-研究论文
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更新时间：2024-06-08 22:23:05
Portfolio Credit Risk Bayesian Learning
信贷组合模型的稳健性对于金融机构和监管机构非常重要，因为指定不正确的模型会导致资本缓冲不足和容易发生危机的金融体系。 在本文中，我们提出了一种基于梅顿模型的传染性合并模型来增强信贷资产组合模型的方法。 尽管在大多数模型中都忽略了与财务互连性相关的风险，但我们使用贝叶斯网络方法来揭示信贷之间的直接和间接关系，同时保持方便地表示要素模型。 研究和评估了从真实信用违约掉期（CDS）数据中了解金融网络结构和参数的一系列技术。 我们的方法在风格化的投资组合中得到了详细说明，并估计了其对标准风险指标的影响。