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违约风险估计与分解的非高斯面板时间序列模型

作者

上市的：
  • 暹粒·扬·库普曼

    （阿姆斯特丹Vrije大学经济与商业管理学院）

  • 安德烈·卢卡斯

    （阿姆斯特丹Vrije大学经济与工商管理学院）

  • 罗伯特·丹尼尔斯

    （荷兰银行，阿姆斯特丹）

摘要

这篇讨论论文在《商业与经济统计杂志》（2008）上发表了一篇文章。第26卷第4期，第510-525页。我们为不同评级和年龄层的一组公司建立了1981年至2002年美国年度违约频率的模型。数据被分解为系统性和公司特定风险组成部分，其中系统性组成部分反映了一般经济条件和违约气候。我们必须应对（i）每个年龄组和评级等级对相同系统风险因素的共同暴露；（ii）单个时间序列的强非高斯特征；（iii）未观察到的共同风险因素的可能动态；（iv）改变评级年龄段内的违约概率，以及（v）缺失观察值。我们提出了一个同时处理所有这些问题的非高斯多元状态空间模型。该模型是使用重要性抽样技术进行估计的，这些技术在多变量环境中进行了修改。这种多元方法在参数稳定性和重要性采样器的收敛性方面具有显著优势。

建议引用

  • 暹粒-扬-库普曼（Siem Jan Koopman）、安德烈·卢卡斯（AndréLucas）和罗伯特·丹尼尔斯（Robert Daniels），2005年。"违约风险估计与分解的非高斯面板时间序列模型,"廷伯根研究所讨论文件05-060/4，廷伯根研究所。
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    IDEAS上列出的参考文献

    作为
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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

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    1. Koopman、Siem Jan和Lucas、Andr©，2008年。"违约风险估计与分解的非高斯面板时间序列模型,"商业与经济统计杂志美国统计协会，第26卷，第510-525页。
    2. 科普曼、暹粒·扬和卢卡斯、安德烈和克拉森、皮特，2005年。"经验信贷周期和资本缓冲形成,"银行与金融杂志爱思唯尔，第29卷（12），第3159-3179页，12月。
    3. 科雷亚、阿尼尔多和马林斯、杰奎琳和内维斯、迈里安和达席尔瓦、安东尼奥·卡洛斯，2014年。"信贷违约与商业周期：巴西零售贷款的实证研究,"巴西经济研究院-RBE，EPGE巴西经济和金融学院-FGV EPGE（巴西），第68卷（3），9月。
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    5. IDEAS上未列出repec:fgv:epgrbe:v:68:n:3:a:3
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    关键词

    信用风险;多元不可观测组件模型;重要性抽样;非高斯状态空间模型;
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    • 第15项-数学和定量方法——计量经济和统计方法与方法：通用——统计模拟方法：通用
    • C32号机组-数学与定量方法——多重或联立方程模型；多变量时间序列模型；动态分位数回归；动态治疗效果模型；扩散过程；状态空间模型
    • 第21组-金融经济学——金融机构和服务——银行；其他存款机构；微型金融机构；抵押贷款

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