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汉内斯·卡齐安卡;安娜·莫根贝瑟;托马斯·诺瓦克

评估违约模型下损失的辨别力。 （英语） Zbl 07563019号

J.应用。斯达。 49，第10号，2700-2716（2022）.
概要：对于根据巴塞尔协议III要求使用基于高级内部评级的方法的银行，所需监管资本的金额取决于银行对违约概率、违约损失和信用风险组合转换系数的估计。因此，对于模型开发和验证而言，评估模型的预测和判别能力对于确保风险的充分量化至关重要。本文比较了适用于多类目标变量（如银行和监管机构目前使用的违约损失率（LGD）模型）的不同判别能力。该分析强调了在多类环境中使用仅依赖成对比较的度量的缺点。因此，对于多类分类问题，我们建议使用接收器工作特性（ROC）曲线下已知区域的泛化，即ROC表面下的体积（VUS）。此外，我们还介绍了R包VUROCS，它允许对VUS以及相关（协同）方差估计进行高效的计算，并根据实际损失数据和验证原则说明了其用法。

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

违约损失;地下体积;歧视性权力;接收机工作特性

软件：

R（右）;VUROCS公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{H.Kazianka}等人，J.Appl。Stat.49，No.10，2700--2716（2022；Zbl 07563019）
全文： 内政部 链接

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