De quelle manière la probabilité bayésienne soutient-elle le modèle de probabilité par défaut lors de l'analyse du risque de crédit?

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De quelle manière la probabilité bayésienne soutient-elle le modèle de probabilité par défaut lors de l'analyse du risque de crédit?
Anonim
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La probabilité et l'analyse bayésiennes sont une méthode statistique avancée utilisée pour modéliser des probabilités conditionnelles pour certains événements de la finance, y compris la probabilité de défaillance pour le risque de crédit. Les grandes institutions financières dotées d'importants portefeuilles de crédit cherchent à comprendre la nature et l'ampleur de leur exposition au risque de défaut de crédit. Les institutions utilisent l'analyse bayésienne pour modéliser leur risque de défaut. Les banques ont souvent d'importants portefeuilles de crédit qui nécessitent des outils sophistiqués de gestion des risques, y compris des analyses bayésiennes.

L'analyse bayésienne cherche à estimer la probabilité de certains paramètres d'une distribution sous-jacente en visualisant la distribution observable actuelle. Il calcule la probabilité a posteriori d'un certain événement, tel qu'un défaut de crédit, puis détermine la probabilité conditionnelle d'un événement futur. L'analyse bayésienne prend de nouvelles informations pour mettre à jour la probabilité a posteriori de cet événement. C'est un outil statistique efficace pour intégrer des informations nouvelles et mises à jour. Cependant, l'analyse bayésienne dépend de la précision de la distribution a priori, qui peut ne pas toujours être correcte, ce qui limite son utilisation.

Les produits financiers dérivés, y compris les swaps sur défaillance et les portefeuilles de crédit, présentent un risque non linéaire important en raison de la structure de leurs paiements. Le risque non linéaire est plus difficile à prévoir. Des méthodes sophistiquées sont nécessaires pour modéliser ce risque non linéaire, en particulier pour les grands portefeuilles d'obligations présentant des durées et des échéances différentes. Le risque de défaillance, en particulier, est difficile à modéliser car les informations sur les défauts passés ne coïncident pas nécessairement avec le risque de crédit réel d'un portefeuille donné. L'analyse bayésienne peut aider à fournir une probabilité de défaut de crédit pour un portefeuille donné. Cela peut aider à gérer le risque en fournissant un modèle qui peut être mis à jour en permanence à mesure que de nouvelles informations sont reçues.