Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Multifactor dynamic credit risk model

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F14%3A00431755" target="_blank" >RIV/67985556:_____/14:00431755 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Multifactor dynamic credit risk model

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We propose a new dynamic model of the Merton type, based on the Vasicek model. We generalize Vasicek model in three ways: we add model for loss given default (LGD), we add dynamics to the model and we allow non-normal distri- butions of risk factors. Then we add a retrospective interaction of underlying factors and found a non-linear behaviour of these factors. In particular, the evolution of factors underlying the DR and the LGD is assumed to be ruled by a non-linear vector AR process with lagged DR and LGD and their non-linear transformations. We apply our new model on real US mortgage data and demonstrate its statistical significance.

  • Název v anglickém jazyce

    Multifactor dynamic credit risk model

  • Popis výsledku anglicky

    We propose a new dynamic model of the Merton type, based on the Vasicek model. We generalize Vasicek model in three ways: we add model for loss given default (LGD), we add dynamics to the model and we allow non-normal distri- butions of risk factors. Then we add a retrospective interaction of underlying factors and found a non-linear behaviour of these factors. In particular, the evolution of factors underlying the DR and the LGD is assumed to be ruled by a non-linear vector AR process with lagged DR and LGD and their non-linear transformations. We apply our new model on real US mortgage data and demonstrate its statistical significance.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2014

  • 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

    32nd International Conference Mathematical Methods in Economics MME 2014

  • ISBN

    978-80-244-4209-9

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    185-190

  • Název nakladatele

    Palacký University, Olomouc

  • Místo vydání

    Olomouc

  • Místo konání akce

    Olomouc

  • Datum konání akce

    10. 9. 2014

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku