არქივი
Pip: Eon Investment — where the question “how many companies might collapse at once” gets a mathematically elegant answer, and somehow that’s reassuring. Mara: Today we’re covering default […]
წინა ჩანაწერში განვიხილეთ Gaussian Copula-ს მოდელის ძირითადი იდეა, – მოდელი პირდაპირ დეფოლტების კორელაციას არ ახდენს. ამის ნაცვლად, ის თითოეული კომპანიისთვის ქმნის ფარულ საკრედიტო ქულას (Hidden Credit Score) და სწორედ ამ ქულებს შორის […]
წინა ჩანაწერებში განვიხილე დეფოლტების კორელაციების ამხსნელი დეფოლტის ინტენსივობაზე დაფუძნებული მოდელი, რომელიც კორელაციას ხსნის Hazard Rate-ებიდან გამომდინარე, მაგრამ ვერ ითვალისწინებს კომპანიებს შორის კავშირს. როგორც მაშინ ვთქვი არსებობს სტრუქტურული მოდელები რომლებიც, დეოფლტის კორელაციას ხსნიან […]
დერვივატივებსაც აქვთ საკრედიტო რისკი, და მისი ფასში გათვალისწინება შედარებით რთულია, ვიდრე ეს აქციების ან ობლიგაციების შემთხვევაში ხდება. როცა სავაჭრო პლატფორმებით ხდება ოფციებით ან ფიუჩერსებით ვაჭრობა, აქ საკრედიტო რისკზე ნაკლებად ფიქრობენ, რადგან Clearinghouse-ები, […]
🎯 საკრედიტო რეიტინგების ნაკლოვანი მხარე იმაშია რომ მათი განახლება ხდება დაბალი სიხშირით, მაშინ როცა საკრედიტო რისკები შეიძლება მოკლევადიან პერიოდში მნიშვნელოვნად შეიცვალოს. როგორც აღმოჩნდა აქციის ფასებს შეუძლიათ დეფოლტის წინასწარმეტყველება. აქ იდეა იმაში მდგომარეობს, […]
ობლიგაციის ამონაგების შედარებით მაღალი განაკვეთი მიუთითებს დეფოლტის რისკის ალბათობაზე. თუ ვიტყვით, რომ ნაღები (spread) წარმოადგენს დეფოლტის რისკისა და დეფოლტის შემთხვევაში დანაკარგის ნამრავლს s≈λ∗(1−R)s≈λ*(1−R) მაშინ მივიღებთ, λ≈s1−R\lambda \approx \frac{s}{1-R} s – ნაღები/spread ურისკო […]
საკრედიტო რეიტინგი (AAA, BBB…) არის შედარებითი საკრედიტო რისკის კომპაქტური საზომი. ის აჩვენებს, რამდენად რისკიანია ერთი დებიტორი მეორესთან შედარებით. ამიტომ ანალიტიკურად გამოსადეგი რომ გახდეს, ის უნდა დავაკავშიროთ დეფოლტის ისტორიულ მონაცემებთან. დეფოლტის კუმულაციური განაკვეთი […]
