Количественное финансирование > Управление рисками [представлено 5 октября 2026 года] Название: Сопоставление двух подходов для моделирования потери по умолчанию кредитных карт: Run-off треугольники против регрессии View PDF HTML (экспериментальный) Резюме: Использование сточных треугольников (ROTs) является обычной отраслевой практикой при оценке данного параметра риска потерь по дефолту (LGD), когда прогнозируется кредитный ущерб в банковском секторе. Мы сопоставляем эту отраслевую практику с использованием данных кредитных карт на основе более сложного (хотя и классического) регрессионного подхода, который позволяет использовать различные виды вводимых переменных при подготовке оценок уровня кредитования ДДГ. Такой регрессионный подход может явно восстановить типичные характеристики "U-образного" эмпирического распределения ДДГ, что невозможно с помощью подхода на основе РОТ. Во-первых, мы критически анализируем подход на основе РОТ и выявляем многочисленные недостатки с использованием диагностики, основанной на данных. Затем мы оцениваем двухступенчатую регрессионную модель ДДГ и положительно оцениваем эффективность модели каждого компонента (или "этапа"). И наконец, мы агрегируем оценки ДДГ, полученные с помощью каждого подхода за определенный период времени, и сравниваем каждый временной ряд со средним коэффициентом эмпирических потерь в течение определенного периода. Агрегаты на основе РОТ существенно отличаются от эмпирических показателей за большинство периодов…
Сопоставление двух подходов к моделированию потери по умолчанию кредитных карт: треугольники " стоп-офф против регрессии
arXiv: 2610,05926v 1 Annualce Type: cross Briet: Использование сточных треугольников (ROTs) является общепринятой промышленной практикой при оценке данного параметра риска потери по умолчанию (LGD), когда прогнозируется кредитный ущерб в банковском секторе. Мы сопоставляем эту отраслевую практику с использованием данных кредитных карт на основе более сложного (хотя и классического) регрессионного подхода, который позволяет использовать различные виды вводимых переменных при подготовке оценок уровня кредитования ДДГ. Такой регрессионный подход может явно восстановить типичные характеристики "U-образного" эмпирического распределения ДДГ, что невозможно с помощью подхода на основе РОТ. Во-первых, мы критически анализируем подход на основе РОТ и выявляем многочисленные недостатки с использованием диагностики, основанной на данных. Затем мы оцениваем двухступенчатую регрессионную модель ДДГ и положительно оцениваем эффективность модели каждого компонента (или "этапа"). И наконец, мы агрегируем оценки ДДГ, полученные с помощью каждого подхода за определенный период времени, и сравниваем каждый временной ряд со средней эмпирической долей потерь
