مقاله انگلیسی رایگان در مورد مدل چند مرحله برای پیش بینی اتلاف خودکار وام بانکی

مقاله انگلیسی رایگان در مورد مدل چند مرحله برای پیش بینی اتلاف خودکار وام بانکی

 

مشخصات مقاله
عنوان مقاله   Forecasting loss given default of bank loans with multi-stage model
ترجمه عنوان مقاله  پیش بینی اتلاف خودکار با توجه به وام های بانکی با استفاده از مدل چند مرحله
فرمت مقاله  PDF
نوع مقاله  ISI
نوع نگارش مقاله مقاله پژوهشی (Research article)
سال انتشار  مقاله سال ۲۰۱۷
تعداد صفحات مقاله  ۱۰ صفحه
رشته های مرتبط   مدیریت
گرایش های مرتبط  بانکداری
مجله  مجله بین المللی پیش بینی – International Journal of Forecasting
دانشگاه  دانشگاه تحصیلات تکمیلی برای مطالعات پیشرفته، چیکاوا، توکیو، ژاپن
کلمات کلیدی  مدل سازی ریسک اعتباری، اتلاف خودکار، به مدل چند مرحله ای، احتمال پیش فرض، اتلاف مورد انتظار
کد محصول   E4002
نشریه  نشریه الزویر
لینک مقاله در سایت مرجع  لینک این مقاله در سایت الزویر (ساینس دایرکت) Sciencedirect – Elsevier
وضعیت ترجمه مقاله  ترجمه آماده این مقاله موجود نمیباشد. میتوانید از طریق دکمه پایین سفارش دهید.
دانلود رایگان مقاله دانلود رایگان مقاله انگلیسی
سفارش ترجمه این مقاله سفارش ترجمه این مقاله

 

بخشی از متن مقاله:
۱٫ Introduction

The Basel II/III Accord allows banks to estimate their credit risk capital requirements using an internal ratingsbased (IRB) approach. The probability of default (PD) and loss given default (LGD) are the most important credit risk parameters in an IRB approach. If banks select the foundations internal ratings-based (FIRB) approach, no proprietary LGD predictive model is required, but if they select the advanced internal ratings-based (AIRB) approach, they will have to build a proprietary predictive model for LGD. We analyze LGD using data provided by three Japanese banks. The aims of this study are as follows. First, we analyze the factors that influence the Japanese LGD. Second, we develop an expected loss (EL) predictive model, consisting of the PD predictive and LGD predictive models. Third, we compare the performances of LGD models and othermodels. This paper builds on the work of Kawada and Yamashita (2013). We then investigate the factors that influence LGD and improve the LGD predictive model proposed by Kawada and Yamashita (2013).

The remainder of this paper is structured as follows. Section 2 presents a literature review of the influencing factors and LGD modeling methods. Section 3 defines the terms default and LGD, as used in this study. Section 4 describes the dataset of bank loans used in this study. Section 5 discusses the factors that influence LGD. Section 6 proposes the EL predictive model, consisting of the PD and LGD predictive models. Section 7 evaluates the predictive accuracy of the LGD predictive model. Section 8 presents our conclusions

ثبت دیدگاه