ההסתברות והניתוח של Bayes היא שיטה סטטיסטית מתקדמת המשמשת להערכת הסתברויות מותנות לאירועים מסוימים במימון, כולל הסתברות של ברירת מחדל לסיכון אשראי. מוסדות פיננסיים גדולים, בעלי תיקי אשראי גדולים, מבקשים להבין את טיבם ואת מידת חשיפתם לסיכוני אשראי. מוסדות משתמשים בניתוח Bayesian כדי לדמות את הסיכון שלהם ברירת המחדל. הבנקים לעיתים קרובות יש תיקי אשראי גדולים הדורשים כלי ניהול סיכונים מתוחכמים, כולל ניתוח Bayesian.
-> -ניתוח בייסי מבקש להעריך את ההסתברות של פרמטרים מסוימים של התפלגות הבסיסית על ידי הצגת ההתפלגות הנצפית הנוכחית. הוא מחשב את ההסתברות האחורית לאירוע מסוים, כגון ברירת המחדל של האשראי, ולאחר מכן קובע את ההסתברות המותנית לאירוע עתידי. ניתוח Bayesian לוקח מידע חדש כדי לעדכן את ההסתברות האחורי של האירוע. זהו כלי סטטיסטי יעיל לשילוב מידע חדש ומעודכן. עם זאת, ניתוח Bayesian תלוי הדיוק של ההפצה הקודמת, אשר לא תמיד נכונה, ולכן יש מגבלות בשימוש בו.
נגזרים פיננסיים, כולל חוזי ברירת מחדל של אשראי ותיקי אשראי, בעלי סיכון לא ליניארי משמעותי בשל מבנה התמורה שלהם. סיכון לא ליניארי קשה יותר לנבא. יש צורך בשיטות מתוחכמות כדי להדגים את הסיכון הלא ליניארי, בייחוד בתיקים גדולים של אחזקות אג"ח בעלות תנאים ופדיונות שונים. סיכון הסיכון בפרט קשה מודל מאז המידע על ברירות מחדל בעבר לא יכול בקנה אחד עם סיכון האשראי בפועל של תיק נתון. ניתוח Bayesian יכול לעזור לספק הסתברות של ברירת המחדל אשראי עבור תיק נתון. זה יכול לעזור לנהל את הסיכון על ידי מתן מודל זה יכול להיות מעודכן כל הזמן כמו מידע חדש מתקבל.
-> -מה רמת ברירת המחדל של שיעור אופייני לתעשיית שירותי האשראי?
ללמוד כיצד שיעורי ברירת המחדל להשפיע על עסקים בענף שירותי האשראי, ומה שיעורי נחשבים נורמליים לחברה המספקת אשראי.
מדוע טנור חשוב על חילופי אשראי ברירת המחדל?
לקרוא על היחסים בין טון החלפת ברירת המחדל האשראי לפדיון של נכס ההלוואה הבסיסית ומדוע ההבחנה חשובה.
מהו סיכון ברירת המחדל של נגזרת?
למד על ברירת המחדל ועל הסיכון של צד נגדי עבור נגזרים, ולהבין מדוע נגזרים הנסחרים מעבר לדלפק הם בעלי סיכון צד נגדי משמעותי.