Opis
Modele zdarzeń konkurujących i ich zastosowanie w ocenie ryzyka niewypłacalności pożyczkobiorcy
Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego
Autor: Ewa Wycinka
Metody analizy czasu trwania są coraz częściej wykorzystywane w ekonomii do badania min. czasu trwania bezrobocia, analizy przeżywalności przedsiębiorstw itp. Podstawowym mankamentem tych metod jest jednak założenie, że wszystkie jednostki muszą doznać zdarzenia. Modele zdarzeń konkurujących uogólniają metody analizy czasu trwania (analizy przeżycia) na przypadek możliwych różnych przyczyn zdarzeń. Uwzględnienie przyczyn zdarzeń daje możliwość szerszych, a często również bardziej adekwatnych badań różnych zjawisk, niż analiza trwania bez względu na przyczynę. W monografii podjęto próbę kompleksowego przedstawienia istoty zdarzeń konkurujących, funkcji je opisujących oraz scharakteryzowano wybraną grupę modeli służących do opisu rozkładów czasów trwania do wystąpienia zdarzeń konkurujących.
Jednym z zagadnień, które może być analizowane za pomocą modeli zdarzeń konkurujących jest rozkład czasu do wystąpienia niewypłacalności, który bada się w analizie ryzyka kredytowego. Metody analizy czasu trwania są wykorzystywane w modelowaniu prawdopodobieństwa niewypłacalności od wielu lat, jednak stosunkowo nową koncepcją jest uwzględnianie ryzyka wcześniejszej spłaty kredytu jako zdarzenia konkurującego w stosunku do ryzyka niewypłacalności. Proponowane do tej pory modele bądź ograniczały się do estymacji rozkładów brzegowych niewypłacalności i wcześniejszej spłaty bądź wykorzystywano koncepcję populacji niejednorodnej, w której część jednostek jest narażona na wystąpienie zdarzenia, a pozostałe są odporne. Pomiędzy tymi skrajnymi podejściami autorka dostrzegła lukę badawczą polegającą na możliwości badania subrozkładów zdarzeń konkurujących w populacji, w której wszystkie jednostki są narażone na wystąpienie jednego z dwóch konkurujących zdarzeń: niewypłacalności oraz wcześniejszej spłaty.
Spis treści
Wstęp
Rozdział 1. Probabilistyczne ujęcie czasu
1.1. Czas trwania do wystąpienia pojedynczego zdarzenia
1.1.1. Czas trwania jako ciągła zmienna losowa
1.1.2. Czas trwania jako dyskretna zmienna losowa
1.2. Cenzurowanie: rodzaje, modele cenzurowania
1.3. Funkcja wiarygodności dla danych cenzurowanych
1.4. Czas trwania do wystąpienia pierwszego ze zdarzeń konkurujących
1.4.1. Teoria zdarzeń konkurujących i jej rozwój
1.4.2. Podejście I. Czas do wystąpienia pierwszego ze zdarzeń konkurujących
jako dwuwymiarowa zmienna mieszana
1.4.3. Podejście II. Wielowymiarowy rozkład trwania zmiennej ukrytej
1.4.4. Podejście III. Zdarzenia konkurujące jako modele wielostanowe
Rozdział 2. Modele czasu trwania do wystąpienia pojedynczego zdarzenia
2.1. Nieparametryczne modele czasu trwania do wystąpienia
pojedynczego zdarzenia
2.2. Testy jednorodności rozkładów czasu trwania
w przypadku pojedynczych zdarzeń
2.3. Semiparametryczny model proporcjonalnego hazardu Coxa
w przypadku pojedynczego zdarzenia
2.3.1. Postać modelu proporcjonalnego hazardu
2.3.2. Zmienne objaśniające i ich funkcje
2.3.3. Estymacja parametrów modelu
2.3.4. Ocena poprawności modelu
2.3.4.1. Reszty w modelu Coxa
2.3.4.2. Weryfikacja założenia proporcjonalności modelu
2.3.4.3. Badanie obserwacji odstających
2.3.5. Ocena dopasowania modelu
2.3.6. Dobór zmiennych do modelu
2.4. Model proporcjonalnego hazardu Coxa dla czasu dyskretnego
2.5. Model regresji zdarzeń konkurujących oparty na pseudoobserwacjach
2.5.1. Idea pseudoobserwacji
2.5.2. Pseudoobserwacje dla funkcji trwania
do wystąpienia pojedynczego zdarzenia
2.5.3. Uogólnione równania estymacyjne pseudoobserwacji
dla funkcji trwania
Rozdział 3. Modele czasu trwania do wystąpienia
pierwszego ze zdarzeń konkurujących
3.1. Nieparametryczne modele czasu trwania
do wystąpienia pierwszego ze zdarzeń konkurujących
3.2. Testy jednorodności subrozkładów
3.3. Modele regresji dla hazardu według przyczyn
3.4. Model regresji funkcji hazardu subrozkładu
3.5. Porównanie modelu hazardu według przyczyn i modelu hazardu subrozkładu
3.6. Mieszanka modeli – podejście horyzontalne
3.7. Mieszanka modeli – podejście wertykalne
3.8. Modele regresji dla subdystrybuanty oparte na pseudoobserwacjach
Rozdział 4. Ryzyko niewypłacalności pożyczkobiorcy
i ryzyko wcześniejszej spłaty jako zdarzenia konkurujące
4.1. Pożyczki społecznościowe i ryzyko niewypłacalności pożyczkobiorcy
4.2. Ryzyko kredytowe i ryzyko niewypłacalności a ryzyko wcześniejszej spłaty
4.3. Główne kierunki badań nad ryzykiem niewypłacalności.
Zastosowanie analizy przetrwania do badania ryzyka niewypłacalności
4.4. Przegląd badań ryzyka niewypłacalności pożyczkobiorców
pożyczek społecznościowych
4.5. Platforma pożyczek społecznościowych Lending Club i pożyczki
udzielone przez Lending Club w roku 2014 – charakterystyka próby badawczej
4.6. Prawdopodobieństwo niewypłacalności oraz prawdopodobieństwo
wcześniejszej spłaty oszacowane metodami nieparametrycznymi
Rozdział 5. Przygotowanie zmiennych objaśniających
do budowy semiparametrycznych modeli zdarzeń konkurujących
5.1. Przegląd metod transformacji zmiennych
stosowanych w modelach przetrwania dla ryzyka kredytowego
5.2. Rekategoryzacja jakościowych zmiennych objaśniających
5.3. Poszukiwanie postaci funkcji ilościowych zmiennych objaśniających
5.4. Podsumowanie
Rozdział 6. Modele semiparametryczne ryzyka niewypłacalności
przy uwzględnieniu ryzyka wcześniejszej spłaty jako zdarzenia konkurującego
6.1. Model regresji dla hazardu według przyczyn
6.2. Modele hazardu subrozkładu
6.3. Mieszanka modeli – podejście horyzontalne
6.4. Mieszanka modeli – podejście wertykalne
6.5. Model subdystrybuanty zbudowany dla pseudoobserwacji
6.6. Podsumowanie i kierunki dalszych badań
Podsumowanie
Załączniki
Literatura
Spis schematów, tabel i wykresów
Opinie
Na razie nie ma opinii o produkcie.