The Risk of Tranches Created from Mortgages
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Using the criteria of the rating agencies, the authors tested how wide the AAA tranches created from residential mortgages can be. They found that the AAA ratings assigned to ABSs were not totally unreasonable but that the AAA ratings assigned to tranches of Mezz ABS CDOs cannot be justified.We examined the AAA ratings that were assigned to the structured products created from residential mortgages between 2000 and 2007. We considered both asset-backed securities (ABSs), which are created from a pool of mortgages, and ABS collateralized debt obligations (ABS CDOs), which are created from a portfolio of BBB rated ABS tranches. Standard & Poor’s and Fitch Ratings used probability of loss as the basis for rating tranches; Moody’s Investors Service used expected loss. We considered both criteria and tested how wide they allowed AAA tranches to be in different circumstances. In addition to the widely used Gaussian copula constant recovery rate model, we considered models whose recovery rate decreases as the default rate increases and models whose defaults are driven by a non-Gaussian copula model that increases the probability of extreme outcomes. When considering ABS CDOs, we used a two-factor model that distinguishes between within-pool default correlation and between-pool default correlation.We found that the AAA ratings assigned to senior ABS tranches were not totally unreasonable. For many of the assumptions that rating agencies might reasonably have made, expected loss and probability of loss were not markedly different from those of AAA rated bonds whose lives equaled the expected lives of the tranches. But the AAA ratings assigned to tranches of ABS CDOs cannot be justified. The risk of an ABS CDO tranche depends critically on the correlation between mortgage pools and the correlation model. A key point is that BBB tranches of ABSs cannot be considered equivalent to BBB bonds for purposes of subsequent securitizations.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle