本文關(guān)鍵詞：利用Bayesian可靠性分析模型和Bayesian狀態(tài)空間模型評估住房抵押貸款違約風險

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【摘要】：資本配置的決策依賴于信譽的評估.在銀行的投資組合領(lǐng)域，違約事件極其罕見，與此相關(guān)的數(shù)據(jù)信息記載也是微乎其微.為了更有效的資本配置，更好的風險管理，以及Basel II準則對于銀行資本標準要求的合規(guī)性，有關(guān)違約率問題的推斷是必要的.在這篇論文中，一方面將介紹依賴于個人行為的違約率的持續(xù)期間類型模型，以及建立范圍更加深廣，即廣義的違約風險模型.本文將通過介紹在可靠性分析方面運用的Bayesian建模方法來描述與時間相關(guān)的違約數(shù)據(jù).這一部分主要介紹的模型是能夠體現(xiàn)非單調(diào)違約率的比例冒險廣義gamma模型，并且還將介紹該模型的Bayesian推斷.另一方面，按照Basel II準則的要求，在總體水平上管理風險對于銀行和金融業(yè)機構(gòu)來說更是重中之重.在建立總抵押貸款違約率模型時，從業(yè)者和研究人員所關(guān)心的問題是，評估違約率是否呈現(xiàn)出動態(tài)行為，以及識別和判斷宏觀經(jīng)濟變量對總體水平違約率的影響.為了解決這些問題，本文將介紹使用具有Poisson測量的離散時間Bayesian狀態(tài)空間模型來建立總抵押貸款違約率模型，亦即本文的側(cè)重點.此外，本文還將討論使用Markov鏈Monte Carlo（MCMC）方法對該模型中的參數(shù)進行更新和估值.
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：O212.8

【共引文獻】

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本文編號：1288136