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A combination survival and time series model for predicting time to default.

机译:生存期和时间序列的组合模型可用于预测违约时间。

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摘要

Accurate prediction of default rates are an important component of risk management at large financial institutions. The tools and techniques used to predict default is an important area of research. Lately, with the recent economic crisis, research has started to focus on the incorporation of macroeconomic factors into predictive loss models. The natural extension of this research is to forecast the macroeconomic time series forward and use the results to enhance predictions of future defaults. Proportional Hazards regression models have been a focus of research due to their ability to assess not only if a consumer will default, but when. Additionally, PH models provide a framework to incorporate macroeconomic time series forecasts which could improve prediction and provide a method to stress test portfolios under different conditions.
机译:准确预测违约率是大型金融机构风险管理的重要组成部分。用于预测违约的工具和技术是重要的研究领域。最近,随着最近的经济危机,研究开始集中在将宏观经济因素纳入预测损失模型中。这项研究的自然扩展是对宏观经济时间序列的未来进行预测,并使用结果来增强对未来违约的预测。比例风险回归模型已经成为研究的焦点,因为它们不仅可以评估消费者是否违约,而且可以评估何时违约。此外,PH模型提供了一个框架,以纳入宏观经济时间序列预测,这可以改善预测并提供一种在不同条件下对测试组合进行压力测试的方法。

著录项

  • 作者

    Furth, Alfred.;

  • 作者单位

    South Dakota State University.;

  • 授予单位 South Dakota State University.;
  • 学科 Statistics.
  • 学位 Ph.D.
  • 年度 2010
  • 页码 150 p.
  • 总页数 150
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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