Methodology for Assigning Credit Ratings to Sovereigns
Notice bibliographique
Résumé
The investment of foreign exchange reserves or other asset portfolios requires an assessment of the credit quality of investment counterparties. Traditionally, foreign exchange reserve and asset managers have relied on credit rating agencies (CRAs) as the main source for credit assessments. The Financial Stability Board issued principles to reduce reliance on CRA ratings in standards, laws and regulations, in support of financial stability. Moreover, best practices in the asset management industry suggest that investors should understand the credit risks they are exposed to and, more broadly, that internal credit assessments be relied upon to inform investment decisions. In support of efforts by market participants to establish stronger internal credit assessment practices, as well as to solicit feedback, this paper provides a detailed technical description of the methodology developed to assign internal credit ratings to sovereigns, using publicly available data only. This methodology proposes three key innovations: (i) a quantitative approach to assess political risks, (ii) a framework to assess the government’s potential contingent liabilities related to the banking sector, and (iii) a framework to determine the presence of asset price imbalances in the country. The methodology presented relies on fundamental credit analysis that produces a forward-looking and “through-the-cycle” assessment of the investment entity’s capacity and willingness to pay its financial obligations, resulting in an opinion on the relative credit standing or likelihood of default. The methodology presented is currently used to assess eligibility and inform investment decisions in the management of Canada’s foreign exchange reserves. The methodology is a key component of the joint Bank of Canada and Department of Finance Canada initiative to develop internal credit assessment capabilities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».