Search results

1

Wykorzystanie miar matematycznych i biznesowych do porównania modeli macierzy migracji stosowanych w analizie ryzyka kredytowego

100%

Grzybowska U., Karwański M.

Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych

|

2011

|

vol. 12

|

issue 2

168-179

PL

Modele ryzyka kredytowego, używane w bankach, bazują na modelach prawdopodobieństwa zajścia określonych zdarzeń (defaultów). Szeroka klasa tych modeli wykorzystywanych obecnie w praktyce opiera się na estymacji intensywności zdarzeń (ang. intensity-based models). W niniejszej pracy porównujemy wyniki uzyskane przy użyciu modeli Markowa oraz uogólnionych modeli liniowych (GLMM). W pracy przedstawiamy porównanie macierzy migracji w oparciu o różne miary odległości, miary uwzględniające prędkość zbieżności do defaultu oraz miary oparte na teorii absorbujących łańcuchów Markowa. Stosowane miary porównania macierzy migracji odmiennie odzwierciedlają różnice wartości klienta istotne z punktu widzenia biznesu. Modele Markowa dają najlepsze estymatory „biznesowe”, ale są trudne w praktycznych zastosowaniach.

EN

Credit risk models used in banks are based on probability models for occurrence of default. A vast class of these models is based on the notion of intensity In this paper we compare results obtained within Markov chain approach and with help of statistical longitudinal models (GLMM) in which states (rating classes) in discrete time points are regarded as matched pairs. The comparison of obtained migration matrices is based on various distance measures, properties of absorbing Markov chains and convergence to default. Various methods of matrix comparison reflect business based differences between clients in a different way. Markov models give good business estimators but are difficult to apply in practice.

2

FAMILIES OF CLASSIFIERS – APPLICATION IN DATA

100%

Grzybowska U., Karwański M.

Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych

|

2014

|

vol. 15

|

issue 2

94-101

EN

Economic description of firms and companies is based on a number of indicators. The indicators are related to each other and can be considered only in a specific context. Regression models allow for such approach. Unfortunately, the problems we deal with are usually nonlinear and the choice of relevant information is very difficult. The aim of the paper is to present a method of variable selection based on random forest and gradient boosting approach and its application to companies ranking in DEA method. The results will be compared with the ordering obtained using expert supported approach for variable selection in DEA.

3

Przykłady zastosowania macierzy migracji w zarządzaniu ryzykiem finansowym

100%

Grzybowska U., Karwański M.

Studia Ekonomiczne

|

2014

|

vol. 178

206-219

EN

Migration matrices are widely used in various areas of risk management. In credit risk management an obligor is assigned to one of several rating classes and his future rating is determined by a transition matrix of a Markov chain. The probability that an obligor will change his credibility can be read off a migration matrix. The most important aspect of credit risk management is estimation of the probability that the obligor will not be able to meet his financial commitments, i.e., estimation of the probability of his default. The other field were migration matrices are used are insurance Bonus-Malus systems. The aim of the paper is to present applications of migration matrices in credit risk management, automobile insurance and in investigation of credit card users profiles.

4

Szacowanie parametrów ryzyka kredytowego przy użyciu rodzin klasyfikatorów

100%

Grzybowska U., Karwański M.

Studia Ekonomiczne

|

2015

|

vol. 248

107-120

PL

Banki stosujące zalecenia Umowy Bazylejskiej II/III zobowiązane są do wyznaczania ryzyka na podstawie szeregu parametrów. Jednym z nich jest procent straty – Loss Given Default (LGD). W literaturze LGD traktowany jest jako zmienna losowa, o rozkładzie dwumodalnym. Do szacowania wielkości LGD stosuje się zaawansowane regresyjne modele statystyczne. Alternatywny sposób to wykorzystanie metod data miningowych. Szczególnie atrakcyjne wydają się estymatory typu rodzin klasyfikatorów, które pozwalają na uśrednienie rezultatów wielu „słabych klasyfikatorów” i uzyskanie bardziej precyzyjnych wyników. Rodziny klasyfikatorów operują tzw. informacją. Problemem jest interpretacja informacji w kategoriach biznesowych. Celem artykułu jest uzgodnienie obu podejść i interpretacji. Przedstawione zostaną wyniki szacowania przy użyciu modeli: ułamkowej regresji logistycznej, beta-regresji, boostingu gradientowego oraz lasów losowych. Porównane zostaną właściwości estymatorów. Obliczenia wykonane zostały na danych rzeczywistych.

EN

According to the Capital Requirements Directive banks applying the internal rating based approach are obliged to estimate risk based on a set of risk parameters. One of the risk parameters is Loss Given Default (LGD). LGD is treated as a random variable with a bimodal distribution. One can apply advanced statistical models in LGD estimation. An alternative approach is to use data mining methods. The most promising seem to be families of classifiers, that allow for averaging results of many weak classifiers and for obtaining more precise results. Families of classifiers are built based on information criterion. The problem encountered is interpretation of obtained results in terms of business applications. The aim of the paper is to compare both approaches. We present results of LGD estimation with help of two regression models: fractional and beta regression and two ensemble methods: gradient boosting and random forests. Calculations were done on real life data.

Refine search results

2 Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych

2 Studia Ekonomiczne

1 2015

2 2014

1 2011

4 Grzybowska U.

4 Karwański M.

Wykorzystanie miar matematycznych i biznesowych do porównania modeli macierzy migracji stosowanych w analizie ryzyka kredytowego

FAMILIES OF CLASSIFIERS – APPLICATION IN DATA

Przykłady zastosowania macierzy migracji w zarządzaniu ryzykiem finansowym

Szacowanie parametrów ryzyka kredytowego przy użyciu rodzin klasyfikatorów