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因子迁移模型估计的比较研究

作者

上市的:
  • 阿列斯基表亲

    (SAF-精算与金融科学实验室-UCBL-克洛德·伯纳德·里昂大学1-里昂大学)

  • 穆罕默德·雷达·凯利昂

    (SAF-精算与金融科学实验室-UCBL-克劳德·伯纳德·里昂大学1-里昂大学)

摘要

在本文中,我们研究了一些因子迁移模型的统计估计。这类模型基于这样的假设,即评级迁移是由一组代表业务周期演变的常见因素驱动的。特别是,我们比较了Gagliardini和Gourieroux(2005)中描述的有序Probit模型和Koopman等人(2008)中使用的多状态潜在因子强度模型的估计。对于这两种方法,我们还区分了潜在因素可以观察到的情况和假设它们不可观察的情况。本文提供了一项实证研究,其中对标准普尔(Standard&Poor)在2006年1月至2014年1月期间的历史评级数据进行了估计。我们发现,具有可观测因子的强度模型是最适合经验跃迁概率的模型。根据Kavvathas(2001),这项研究表明,投资级公司的短期迁移与商业周期显著相关,但由于缺乏观察,不可能说明长期迁移(超过两个等级)与商业周期之间的任何关系。对于非投资级公司,降级迁移与商业周期呈负相关,无论迁移幅度如何。

建议引用

  • Areski Cousin和Mohamed Reda Kheliouen,2016年。"因子迁移模型估计的比较研究,"工作文件哈尔什-01351926,哈尔。
  • 手柄:RePEc:hal:wpaper:halshs-01351926
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    IDEAS上列出的参考文献

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