De que forma a probabilidade bayesiana é compatível com o modelo padrão de probabilidade ao analisar o risco de crédito?

24 - JASP uma alternativa gratuita ao SPSS (Novembro 2024)

24 - JASP uma alternativa gratuita ao SPSS (Novembro 2024)
De que forma a probabilidade bayesiana é compatível com o modelo padrão de probabilidade ao analisar o risco de crédito?
Anonim
a:

A probabilidade e análise bayesiana é um método estatístico avançado usado para modelar probabilidades condicionais para determinados eventos em finanças, incluindo a probabilidade de inadimplência para risco de crédito. As grandes instituições financeiras com grandes carteiras de crédito procuram compreender a natureza e a extensão de sua exposição ao risco de inadimplência de crédito. As instituições usam análise bayesiana para modelar seu risco padrão. Os bancos geralmente possuem grandes carteiras de crédito que exigem ferramentas sofisticadas de gerenciamento de riscos, incluindo a análise Bayesiana.

A análise bayesiana procura estimar a probabilidade de certos parâmetros de uma distribuição subjacente ao visualizar a distribuição observável atual. Ele calcula a probabilidade posterior para um determinado evento, como o padrão de crédito e, em seguida, determina a probabilidade condicional de um evento futuro. A análise bayesiana leva novas informações para atualizar a probabilidade posterior desse evento. É uma ferramenta estatística eficaz para integrar informações novas e atualizadas. No entanto, a análise bayesiana depende da precisão da distribuição anterior, que pode não ser sempre correta, por isso tem limitações em seu uso.

Os derivativos financeiros, incluindo os credit default swaps e as carteiras de crédito, têm um risco não linear significativo devido à estrutura de seus retornos. O risco não linear é mais difícil de prever. Métodos sofisticados são necessários para modelar esse risco não linear, especialmente para grandes carteiras de participações de títulos com diferentes prazos e vencimentos. O risco de inadimplência em particular é difícil de modelar, uma vez que a informação sobre padrões anteriores pode não coincidir com o risco de crédito real de um determinado portfólio. A análise bayesiana pode ajudar a fornecer uma probabilidade de inadimplência de crédito para um determinado portfólio. Isso pode ajudar a gerenciar o risco fornecendo um modelo que pode ser atualizado constantemente à medida que novas informações são recebidas.