次贷危机和欧洲主权危机在这些危机开始时,甚至有可能在它们突然爆发之前发生,从上面的默认关联图可以直观地看出这一点。9.2。了解信贷损失的历史概率分布(穆迪投资者服务2011)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),第2节给出了以下直方图:图9。(Moody’s Investors Service 2011)中的数据柱状图从上述三个图表的目视检查来看,数据点太少,无法确定违约率的概率分布是否有一个或多个峰值。直觉上,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,丛林模型是一种合理的信用风险模型,可以在实践中加以考虑,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,我们假设违约概率和违约相关性每年仅在1月1日变化一次。让我们假设相应的拓扑图上升为生成双峰概率分布的丛林模型。那么,那一年的损失将是这种特殊丛林模式的实现。可能,实现率将低于第一个峰值。
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