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使用vine-copula分位数回归对信用卡违约风险进行建模。 (英语) Zbl 07709942号

摘要:为了对信用卡等循环信贷的违约风险敞口(EAD)进行建模,迄今为止的大多数研究都采用了点估计方法,重点关注结果的中心趋势。然而,这种方法可能难以应对EAD数据的高方差及其非正态经验分布,而关于极值分位数而非平均值的信息在实践中可能具有更大的影响。此外,EAD模型中使用的许多输入变量具有很强的相关性,这使得模型构建更加复杂。因此,本文提出了一种基于藤蔓连接词的分位数回归(一种区间估计方法)来建模EAD的整个分布,并预测其条件均值和分位数。该方法解决了经典分位数回归的几个缺点,包括分位数交叉和多重共线性,并允许任何EAD数据集中所有变量之间的多维依赖性通过一系列合适的(参数或非参数)对copula进行建模。使用大量信用卡账户数据集,我们的实证分析表明,与其他一些模型相比,所提出的非参数模型为EAD提供了更好的点和区间估计,并且更准确地反映了其实际分布。

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