违约概率曲线校准的艺术
风险管理
2013-12-23 v6 应用统计
摘要
PD曲线校准是指将一组评级级别的违约概率(PD)转换为另一个平均PD水平，该水平由底层组合范围PD的变化决定。本文提出了一个框架，允许探索多种校准方法及其适用条件。我们将讨论的方法应用于公开可用的机构评级和违约统计数据数据集，这些数据集可被视为这些方法应用范围的典型代表。我们表明，流行的“缩放PD”方法在理论上存在疑问，并确定了一种替代校准方法（“缩放似然比”），该方法在理论上合理且在测试数据集上表现更好。
引用
@article{arxiv.1212.3716,
title = {The art of probability-of-default curve calibration},
author = {Dirk Tasche},
journal= {arXiv preprint arXiv:1212.3716},
year = {2013}
}
备注
35 pages, 1 figure, 12 tables, minor changes