Borrower Level Models for Stress Testing Corporate Probability of Default and the Quantification of Model Risk
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses the building of obligor level hazard rate corporate probability-of-default (“PD”) models for stress testing, departing from the predominant practice in wholesale credit modeling of constructing segment level models for this purpose. We build models based upon varied of financial, credit rating, equity market and macroeconomic factors with an extensive history of large corporate firms sourced from Moody’s. We develop distance-to-default (“DTD”) risk factors and design hybrid structural/Merton-reduced form models as challengers to versions of the models containing only the other variables. We measure the model risk attributed to various modeling assumptions according to the principle of relative entropy and observe that the omitted variable bias with respect to the DTD risk factor, neglect of interaction effects and incorrect link function specification has the greatest, intermediate and least impacts, respectively. Our conclusion is that validation methods chosen in the stress testing context should be capable of testing model assumptions, given the sensitive regulatory uses of these models and concerns raised in the industry about the effect of model misspecification on capital and reserves. Our research is accretive to the literature by offering state of the art techniques as viable options in the arsenal of model validators, developers and supervisors seeking to manage model risk.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».