Estimation of quantitative rating systems and application to bond rating prediction
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27510%2F13%3A86086530" target="_blank" >RIV/61989100:27510/13:86086530 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://www.vspj.cz/soubory/download/id/2259" target="_blank" >https://www.vspj.cz/soubory/download/id/2259</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Estimation of quantitative rating systems and application to bond rating prediction
Popis výsledku v původním jazyce
The topic of this paper falls within the area of credit risk measurement and modelling, specifically the problem of bond rating models estimation. There are various approaches that can be used to develop an automated rating system, such as econometric models based on historical data on past defaults, neural networks or structural models. The approach in this paper is based on a database of rating decisions of a certified rating agency. Using a logistic regression technique, the model to bond rating prediction can be estimated. Ordinal logistic regression can be used to investigate the relationship between rating and various independent variables such as financial ratios, macroeconomic indicators or selected qualitative factors with a potential effect on rating. In comparison with multiple logistic regressions, this approach enables to consider the nature and ordinal ranking of rating assessment. The paper aims at using the ordinal regression on selected corporate bonds to build a bond
Název v anglickém jazyce
Estimation of quantitative rating systems and application to bond rating prediction
Popis výsledku anglicky
The topic of this paper falls within the area of credit risk measurement and modelling, specifically the problem of bond rating models estimation. There are various approaches that can be used to develop an automated rating system, such as econometric models based on historical data on past defaults, neural networks or structural models. The approach in this paper is based on a database of rating decisions of a certified rating agency. Using a logistic regression technique, the model to bond rating prediction can be estimated. Ordinal logistic regression can be used to investigate the relationship between rating and various independent variables such as financial ratios, macroeconomic indicators or selected qualitative factors with a potential effect on rating. In comparison with multiple logistic regressions, this approach enables to consider the nature and ordinal ranking of rating assessment. The paper aims at using the ordinal regression on selected corporate bonds to build a bond
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
AH - Ekonomie
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2013
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Mathematical Methods in Economics 2013 : 31st international conference : 11-13 September 2013, Jihlava, Czech Republic
ISBN
978-80-87035-76-4
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
673-678
Název nakladatele
College of Polytechnics Jihlava
Místo vydání
Jihlava
Místo konání akce
Jihlava
Datum konání akce
11. 9. 2013
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—