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粒子MCMC在预测脆弱性相关违约模型中的应用

作者

上市的：
  • Ha Nguyen先生

摘要

长期以来，预测公司违约风险一直是金融领域的一个关键话题，因为破产给市场参与者以及整个经济带来了巨大的成本。本文旨在通过对1980-2019年6月美国上市非金融公司样本的主观判断，预测脆弱性相关违约模型。我们考虑了一个简化形式的模型，并采用贝叶斯方法与粒子马尔可夫链蒙特卡罗（Particle MCMC）算法相结合来仔细研究这个问题。研究结果表明，隐性因素的波动性和均值回复决定了未观察到的违约强度对潜在变量的依赖性，对企业的违约强度具有高度的经济和统计意义上的积极影响。结果还表明，不同先验分布的脆弱相关违约模型的1年预测相对较好，而在不同预测期内，具有非信息性和主观先验分布脆弱相关违约模式的预测准确率没有显著差异。

建议引用

  • Ha Nguyen，2023年。"粒子MCMC在预测脆弱性相关违约模型中的应用,"论文2304.11586，arXiv.org，2023年8月修订。
    • 手柄：RePEc:arx:论文：2304.11586
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    IDEAS上列出的参考文献

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