信用风险建模 in Python 系列 7 - ASRF 模型

最新推荐文章于 2024-08-03 18:07:58 发布
最新推荐文章于 2024-08-03 18:07:58 发布
阅读量1.8k 收藏 30
点赞数 4
文章标签： dns服务器 nagios openjdk microsoft sms
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38753422/article/details/108439521
版权
本文介绍了渐进单风险因子(ASRF)模型，该模型由Gordy在2002年提出，用于监管信用风险。文章探讨了巴塞尔资本要求的组合不变性原则，并从Vasicek的高斯阈值模型出发，通过假设条件推导出ASRF模型下的损失率CDF和PDF。此外，还提供了Python代码实现，并对比了ASRF解析解和一般高斯阈值模型的蒙特卡洛数值解。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >


想获得本贴 PDF 文章的同学请留言

我会回你链接。

本文是「信用风险建模 in Python」系列的第七篇，其实在之前的 Cufflinks 那篇已经埋下了信用风险的伏笔，

   0. 信用组合可视化

最低0.47元/天 解锁文章
使用ASRF模型评估银行违约概率：使用ASRF模型评估银行违约概率-matlab开发
06-01
这些代码遵循 Radkov P. 和 Minkova L. (2011) “使用 ASRF 模型评估银行的违约概率”，Serials Publications 的 IJTMM，从 Vasicek 模型（渐近单风险因子模型）和巴塞尔推导隐含违约概率2 框架。 当我们使用资产负债表数据（公开可用信息）的资本比率和监管当局（非公开信息）的资本比率时，衡量违约概率的方法非常简单且易于实施。 一旦我们知道违约的隐含概率，我们可以得到以下内容： 1. 通过蒙特卡罗模拟找出损失分布； 2. 找出应由拨备和核销所涵盖的预期损失。 3. 进行模拟和压力测试，如果一家银行或整个银行系统的违约概率急剧上升，将会发生什么。
Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(4)——模型训练与调优
分享数据科学家的自我修养
09-09 3270
系列目录：Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(1)——读数据Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(2)——数据预处理Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(3)——特征工程训练数据拆分把训练数据拆分为训练集和交叉验证集，比例为7:3。x_train和y_train用来训练模型，x_test和y_test用来交叉验证。data_train = data_
ASRF(通过检测动作边界来缓解过度分割错误)
weixin_46365033的博客
06-30 830
文章目录AbstractIntroductionRelated Work视频呈现（特征提取网络）动作分割（分类网络）候选动作区域生成Our Proposed Method长程特征提取器ASBBRB Abstract 动作段细化框架（ASFR）； 由一个长期特征提取器和两个分支组成：动作分割分支（ASB）和边界回归分支（BRB）； 长期特征提取器为两个分支提供共享特征； ASB用动作类对视频帧进行分类，BRB对动作边界概率进行回归；（Faster R-CNN即视感！） 这两个模块相互交融，使得BRB预测的动作
用风险建模 in Python 系列 3 - 独立模型下
weixin_38753422的博客
07-02 1007
公众号从 7 月底不再更新，本着发一次广告写一篇原创的原则，最后一次广告排在 7 月 28 日因此原创大概写到那天左右。今年还有两本书的合约，现在完全没有时间写。是时候做出取舍了，要不什...
python 个人征信预测模型
qq_39290990的博客
11-29 2431
一、个人征信预测模型 1、项目背景 当今社会，个人信贷业务发展迅速，但同时也会暴露较高的信用风险。信息不对称在金融贷款领域突出，表现在过去时期借款一方对自身的财务状况、还款能力及还款意愿有着较为全面的掌握，而金融机构不能全面获知借款方的风险水平，或在相关信息的掌握上具有明显的滞后性。这种信息劣势，使得金融机构在贷款过程中可能由于风险评估与实际情况的偏离，产生资金损失，直接影响金融机构的利润水平。 而现今时间金融机构可以结合多方数据，提前对客户风险水平进行评估，并做出授信决策。 数据和源码请
python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)-收藏
toby001111的博客
03-31 1万+
在公众号「python风控模型」里回复关键字：学习资料 扣扣学习群：1026993837 领学习资料 金融风控模型和数据分析很难？逻辑回归评分卡/catboost/xgboost/lightgbm/等模型用python一次全部搞定！增加数据分析和数据可视化实战，由易到难，带你从菜鸟轻松晋级kaggle级建模高手。碰到问题有老师答疑 python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)比原版增加了《呆瓜半小...
【论文精读】ASRF Alleviating Over-segmentation Errors by Detecting Action Boundaries
weixin_44723928的博客
04-08 883
我们提出了一个有效的时间动作分割框架，即动作分割细化框架（ASRF）。模型架构由一个长期特征提取器和两个分支组成：动作分割分支（ASB）和边界回归分支（BRB）。长期特征提取器提供了两个分支的共享特征，具有广泛的时间感受场。ASB用动作类别对视频帧进行分类，而BRB回归动作边界概率。BRB预测的动作边界细化了ASB的输出，这导致了显著的性能提高。（i）我们提出了一个用于时间动作分割的框架ASRF，它将时间动作分割分为逐帧动作分类和动作边界回归。我们的框架使用预测的动作边界改进了动作类别的帧级假设。
信用风险建模 in Python 系列 1 - 信用风险 101
weixin_38753422的博客
04-21 2382
本文含 2919字，7图表截屏建议阅读16分钟0引言本文是「信用风险建模 in Python」系列的第一篇，其实在之前的 Cufflinks 那篇已经埋下了信用风险的伏笔，信用组...
风险评估 风险评估常用方法
07-02
风险评估常用方法 在风险评估过程中，可以采用多种操作方法，包括基于知识（Knowledge-based）的分析方法、基于模型（Model-based）的分析方法、定性（Qualitative）分析和定量（Quantitative）分析，无论何种方法，共同的目标都是找出组织信息资产面临的风险及其影响，以及目前安全水平与组织安全需求之间的差距。
商业银行风险计量 第二章 最低资本要求
joooooooooooe的博客
01-10 1911
第一节 资本充足率 监管资本：按照《巴塞尔资本协议》的资本定义，一级资本为股东权益和保留盈利。二级资本（补充资本）包括一般准备，不包括特殊准备，并且总金额不能超过风险加权资产的1.25%；二级资本不能超过一级资本的100%。 第二节 信用风险 1. 标准法：风险加权资产=风险权重*违约风险敞口 资产分类：对主权国家的债权、对非中央政府公共部门实体的债权、对多变开发银行的债权、对银行的债权、对证券公司的债权、对公司的债权、包括在监管定义的零售资产中的债权、对居民房产抵押的债权、对商业房地产..
Credit Risk Modeling
weixin_43171270的博客
11-09 2194
Credit Risk Modeling What the motivation to develop credit risk model? 需要量化地估算能够抵抗银行所可能遭遇的信用风险的经济资本(又称为风险资本，Economic Capital).巴塞尔国际标准开发了关于最小资本需求的一系列规范。 What is the core princinple of Basel about minim...
构建信用卡客户风险识别模型 + python 数据分析 + 图解
呵呵哒!的博客
12-25 1万+
构建信用卡客户风险识别模型 需求说明： 为了推进信用卡业务良性发展减少坏账风险，各大银行都进行了信用卡客户风险识别的相关工作，减少坏账风险，各大银行都进行了信用卡客户风险识别的相关工作。某银行研究的风险识别模型随时间推移不再适应业务发展需求，需要重新进行风险识别模型构建。 实验目标 （1） 掌握异常值的识别与处理方法。 （2） 构建信用卡用户风险分析关键特征。 （3） 掌握 K-Me...
信用风险计量模型汇总
baidu_41605403的博客
10-18 1万+
信用风险计量模型的基本技术路线是，利用借款者的特征指标和宏观经济变量，收集这些特征指标和宏观变量的历史数据，并将其应用于预测违约借款人与履约借款人。预测模型旨在评估未知借款者将来是否还款的信用价值，将潜在借款者的特征值输入模型，从模型中输出信用价值评估，从而可对潜在借款人进行信用评估。 一般的评级方法可以分为专家经验判断法、参数模型和非参数模型。所谓的专家经验判断，就是相关专家根据主观经验...
语音识别(ASR)系列之二：混合模型
AI_wx_3307623172的博客
08-13 1705
上篇系列之一从总体上讲了ASR的原理、评估方法、模型发展，这一篇开始介绍称霸ASR三十年的混合模型(Hybrid Model)，特别是GMM/HMM模型。由于GMM和HMM模型本身已经是很大的一块内容，我假设读者已经了解其基本原理。 基本概念 在讲具体模型之前，先介绍一些需要了解的基本概念。对语音进行处理，一般会先进行分帧和特征提取，例如MFCC、FBank，然后把这些特征转化为发音最基本单位的序列，一般是音素序列，音素转换为字后就变为了文字序列。音素是比字更小一级的单位，在汉语中简单理解音素就是声母和韵
四种信用风险模型
热门推荐
mousever的专栏
02-02 2万+
20世纪70年代以前，金融机构在测定和管理信用风险方面将定性与定量分析相结合，主要通过分析财务报表对客户的信用质量进行主观评价。20世纪80年代以后，随着金融理论及计量技术的发展，基于金融市场信息和金融理论的现代信用风险量化模型逐渐发展起来。国际上一些大型金融机构开发出各自的信用风险评估系统。这些模型为实现投资分散化和具体的授信决策提供量化的、科学的依据，为传统信用分析方法提供很好的补充。
Python数据分析案例57——信贷风控模型预测评估及其可解释性(shap, scorecardpy包应用)
最新发布
weixin_46277779的博客
08-03 2412
信贷风控场景模型的可解释性。特征的重要性和可解释性，以及是如何对样本进行决策的，数据特征层面对模型的影响。
【Python量化】风险平价策略
mfsdmlove的博客
08-04 1万+
钱恩平博士在《Risk Parity Fundamentals》（2016）中指出，资产背后的风险溢价分为三种，权益风险溢价、利率风险溢价和通胀风险溢价。传统模型希望可以控制整个投资组合的波动性，而风险平价控制的是相对风险，让各资产风险相对平衡。从根本上说，这一概念反映了经典的 1/n 投资组合，即资 金在所有资产中平均分配。假设有一投资组合，含有5支股票：中国平安（000001）、格力电器（000651）、爱尔眼科（300015）、贵州茅台（600519）、长安汽车（000625），构建风险平价组合。..
python信用评分卡建模（附代码）
09-14
作者Toby，持牌照消费金融模型专家，发明金融模型算法专利，和中科院，清华大学，百度，腾讯，爱奇艺，同盾，聚信立等平台保持长期项目合作；与国内多所财经大学有模型项目。熟悉消费金融场景业务，包括现金贷，商品贷，医美，反欺诈等。擅长Python机器学习建模，对变量筛选，衍生变量构造，变量缺失率高，正负样本不平衡，共线性高，多算法比较，调参等有良好解决方法。原创公众号（python风控模型） 课程概述A级优质课，360度讲解python信用评分卡构建流程，解决个人信用评级和企业信用评级模型的难题。课程附python代码直接使用，支持老师答疑。算法采用逻辑回归。弥补了网络上讲解不全，信息参差不齐的短板。个人信用评级模型可自动化审批客户资质，让银行，消费金融，小额贷贷款风险最小化并将利润最大化。企业信用评级模型可自动筛选优质企业和不良企业，为评级机构，企业融资，银行贷款，企业上市，企业并购，企业债发行提供有价值参考。 python金融风控评分卡模型和数据分析系列课  
基于Python的银行信贷风险可视化与预警建模
呱牛 Just do IT
07-24 6112
银行信贷风险评估模型代码分析 一、背景概要 信贷业务又称为信贷资产或贷款业务，是商业银行最重要的资产业务，通过放款收回本金和利息，扣除成本后获得利润，所以信贷是商业银行的主要赢利手段。 二、代码解析 1 相关技术背景 XGBoost是一套提升树可扩展的机器学习系统。目标是设计和构建高度可扩展的端到端提升树系统。提出了一个理论上合理的加权分位数略图来计算候选集。引入了一种新颖的稀疏感知算法用于并行树学习。提出了一个有效的用于核外树形学习的缓存感知块结构。用缓存加速寻找排序后被打乱的索引的
评论 8
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值