Credit Risk Calculation: An Application in the Brazilian Market Using the CreditRisk+ Model with Uncertainties
Notice bibliographique
Résumé
Due to an increasing economic instability worldwide, financial institutions are demanding more robust and powerful methodologies of credit risk modeling in order to ensure their financial health. The statistical model CreditRisk+, developed by Credit Suisse Financial Products (CSFP), is widely spread in the insurance market since it is not necessary to make assumptions. This is because the model is based on the default risk, that is, non-payment risk. The main goal of the above-mentioned model is to measure expected and non-expected losses in a credit portfolio. In order to measure default events, the model suggests grouping the debtors in exposure ranges so that the loss distribution can be approached to a Poisson. In the basic model, the default rates are fixed. To portray reality, we propose a new modeling in which the uncertainties and volatilities of default rates are incorporated. In this case, a new model which assumes a Gamma distribution in association with these uncertainties is defined. From the obtained distribution, not only is it possible to calculate the credit VaR (Value-at-Risk) but also the loss distribution and some point estimates, such as the expected loss in a certain period of time and the economic capital allocation. The main goal of this article is the CreditRisk+ model application with uncertainties in a segment of Brazilian industry. The economic capital allocation, that is, the difference between VaR and the expected deprival value is always higher, depending on the proposed modeling (with the incorporation of uncertainties, volatilities and the default rates). Our result is important, since financial institutions can be underestimating their losses in stressful moments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».