a:

Bayesovská pravděpodobnost a analýza je pokročilá statistická metoda používaná k modelování podmíněných pravděpodobností pro určité události ve financích, včetně pravděpodobnosti selhání úvěrového rizika. Velké finanční instituce s velkým úvěrovým portfoliem se snaží pochopit povahu a rozsah jejich vystavení riziku úvěrového selhání. Instituce používají Bayesovu analýzu k modelování rizika selhání. Banky často mají velké úvěrové portfolia, které vyžadují sofistikované nástroje řízení rizik, včetně bayesovské analýzy.

Bayesovská analýza se snaží odhadnout pravděpodobnost určitých parametrů základní distribuce zobrazením aktuální pozorovatelné distribuce. Vypočítá posloupnost pravděpodobnosti pro určitou událost, například úvěrové selhání, a pak určuje podmíněnou pravděpodobnost budoucí události. Bayesovská analýza zachycuje nové informace k aktualizaci pravděpodobnosti pro tuto událost. Je to efektivní statistický nástroj pro integraci nových a aktualizovaných informací. Bayesovská analýza však závisí na přesnosti předcházející distribuce, která nemusí být vždy správná, takže má omezení ve svém použití.

Finanční deriváty, včetně swapů úvěrového selhání a úvěrových portfolií, mají významné nelineární riziko v důsledku struktury jejich výnosů. Nelineární riziko je obtížnější předvídat. Pro modelování tohoto nelineárního rizika jsou potřebné sofistikované metody, zejména u velkých portfolií držených dluhopisů s různými termíny a splatnostmi. Zvláštní riziko je obtížné modelovat, jelikož informace o minulých selháních se nemusí shodovat se skutečným úvěrovým rizikem daného portfolia. Bayesovská analýza může pomoci poskytnout pravděpodobnost selhání úvěru pro dané portfolio. To může pomoci ke zvládnutí rizika tím, že poskytne model, který lze neustále aktualizovat po obdržení nových informací.