耦合马尔可夫链信用风险模型的演化估计
神经与进化计算
2014-01-21 v1 计算工程、金融与科学
摘要
存在一系列不同的模型用于估计和模拟信用风险转移，以最优地管理信用风险组合和产品。在本章中，我们提出了一种耦合马尔可夫链方法来对公司评级转移及由此产生的违约概率进行建模。由于该模型的似然函数是关于待估参数的非凸函数，我们应用启发式算法来寻找最大似然估计量。为此，我们概述了模型及其似然函数，并提出了粒子群优化算法和演化优化算法来最大化似然函数。数值结果表明，演化优化技术可进一步应用于信用风险管理。
引用
@article{arxiv.0911.3753,
title = {Evolutionary estimation of a Coupled Markov Chain credit risk model},
author = {Ronald Hochreiter and David Wozabal},
journal= {arXiv preprint arXiv:0911.3753},
year = {2014}
}