【摘 要】
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缺少违约数据与债务人异质性是度量信用风险时面临的重要问题。贝叶斯模型中分层先验信息和马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)模拟方法的应用可以有效缓解数据缺失和测量误差问题,并
【机 构】
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南昌大学经管学院,南昌大学公共管理学院
【基金项目】
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江西省高校人文社会科学研究规划项目《开放经济下信用风险转移对金融稳定的影响研究》(JJ1138);天津社科规划项目《宏观统计数据可靠性评估方法研究》(TJTJ10-651);全国统计科研计划项目《小域估计理论及其在我国统计调查中的应用》(2009LZ020)
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缺少违约数据与债务人异质性是度量信用风险时面临的重要问题。贝叶斯模型中分层先验信息和马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)模拟方法的应用可以有效缓解数据缺失和测量误差问题,并能对债务人异质性进行评价和比较,从而避免低估风险。针对银行数据的模型拟合与模型诊断均展现了分层估计的适应性和灵活性,相关方法简洁清晰,利于国内风险分析人员采用。同时,涵盖宏观经济协变量的贝叶斯分层模型可以用于更加复杂的风险分析。
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