Estimation of the Default Risk of Publicly Traded Canadian Companies
Notice bibliographique
Résumé
Two models of default risk are prominent in the financial literature: Merton's structural model and Altman's non-structural model. Merton's structural model has the benefit of being responsive, since the probabilities of default can continually be updated with the evolution of firms' asset values. Its main flaw lies in the fact that it may over- or underestimate the probabilities of default, since asset values are unobservable and must be extrapolated from the share prices. Altman's nonstructural model, on the other hand, is more precise, since it uses firms' accounting data—but it is less flexible. In this paper, the authors investigate the hybrid contingent claims approach with publicly traded Canadian companies listed on the Toronto Stock Exchange. The authors' goal is to assess how their ability to predict companies' probability of default is improved by combining the companies' continuous market valuation (structural model) with the value given in their financial statements (non-structural model). The authors' results indicate that the predicted structural probabilities of default (PDs from the structural model) contribute significantly to explaining default probabilities when PDs are included alongside the retained accounting variables in the hybrid model. The authors also show that quarterly updates to the PDs add a large amount of dynamic information to explain the probabilities of default over the course of a year. This flexibility would not be possible with a non-structural model. The authors conduct a preliminary analysis of correlations between structural probabilities of default for the firms in their database. Their results indicate that there are substantial correlations in the studied data.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».