Co-sponsors: Bank of America Bank of Montreal BZW Deutsche Morgan Grenfell KMV Corporation Swiss Bank Corporation Union Bank of Switzerland
Notice bibliographique
Résumé
This document reviews: . the conceptual framework of our methodologies for estimating credit risk; . the description of the obligors' credit quality characteristics, their statistical description and associated statistical models; . the description of credit exposure types across "market-driven" instruments and the more traditional corporate finance credit products; and . the data set that we update periodically and provide to the market for free. In the interest of establishing a benchmark in a field with as little standardization and precise data as credit risk measurement, we have invited five leading banks, Bank of America, BZW, Deutsche Morgan Grenfell, Swiss Bank Corporation, and Union Bank of Switzerland, and a leading credit risk analytics firm, KMV Corporation, to be co-sponsors of CreditMetrics. All these firms have spent a significant amount of time working on their own credit risk management issues, and we are pleased to have received their input and support in the development of CreditMetrics. With their sponsorship we hope to send one clear and consistent message to the marketplace in an area with little clarity to date. We have also had many fruitful dialogues with professionals from Central Banks, regulators, competitors, and academics. We are grateful for their insights, help, and encouragement. Of course, all remaining errors and omissions are solely our responsibility. How is this related to RiskMetrics^TM? We developed CreditMetrics to be as good a methodology for capturing counterparty default risk as the available data quality would allow. Although we never mandated during this development that CreditMetrics must resemble RiskMetrics, the outcome has yielded philosophically similar models. One major difference in the models was driven by the diffe...
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,008 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,366 | 0,223 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».