次级抵押贷款和欧洲主权债务危机在这些危机开始时,甚至可能在它们突然爆发之前就发生了,从上面的默认关联图可以直观地看出这一点。9.2. 了解信用损失的历史概率分布(穆迪投资者服务公司2011年提供的历史违约率)(同样来自(Gieseckeet al.2011)的数据将允许我们得出类似的结论),如第2节所示,得出以下直方图:图9。(穆迪投资者服务2011)中的数据柱状图通过对上述三个图表的目视检查,数据点太少,无法可靠地确定违约率的概率分布是否有一个或多个峰值。直观地看,就Caa-C评级而言,它似乎是一个大尾巴,信用损失实现率高达100%。问题是,这一证据是否与我们的主张相矛盾,即Maxent选择丛林模型作为其选择损失的概率分布这一事实表明,丛林模型是一个合理的信用风险模型,需要在实践中加以考虑,因为丛林模型(对于几种拓扑)通常是双峰的,例如蒲公英模型。答案是,事实并非如此。上述损失的历史分布可以理解为:在不丧失普遍性的情况下,假设违约和违约相关性的经验概率每年仅在1月1日变化一次。让我们假设相应的地形上升为丛林模型,生成双峰概率分布。那么,那一年的损失将是这种特殊丛林模式的实现。很可能,这一实现将落在第一个峰值之下。
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