Probabilidade objetiva de inadimplência do spread CDS

Question

Eu tenho a probabilidade de inadimplência neutra ao risco extrapolada dos dados de mercado dos spreads de CDS. Como posso estimar empiricamente o preço de risco de mercado da probabilidade objetiva de inadimplência (ou seja, PD no mundo real) com meu conjunto de dados? Eu sei que a partir do teorema de Girsanov, o preço do risco é$\int_0^t(\Lambda_s)ds$ dentro

$$W_t^Q=W_t^P+\int_0^t(\Lambda_s)ds$$

Mas não sei como estimá-lo empiricamente. Obrigado.

Answer 1

(Bloomberg e Reuters News gostam de relatar que algum nome está sendo negociado em algum spread de CDS, "o que implica N% de probabilidade de inadimplência" . Eles se esquecem de mencionar o pressuposto de recuperação que usaram e que esta é uma probabilidade neutra ao risco, não fisica.)

Para nomes corporativos, Ed Altman publicou o conhecido artigo sobre Z-score . Sua ideia básica é: observe alguns índices fundamentais e veja qual a porcentagem de empresas com índices semelhantes que entraram em default historicamente. É fácil reproduzir se você tiver os dados. Existem várias versões mais recentes de várias pessoas que também consideram o regime macroeconômico e a indústria. Alguns exemplos de bancos de dados disponíveis comercialmente de probabilidades físicas de inadimplência com base em versões do Z-score são de KMV (Moody's comprou) EDF (Expected Default Frequency) e Citigroup / Yieldbook HPD (Hybrid Probability of Default). Este artigo de Sobehart e Keenantem uma boa visão geral. Não mudou muito desde que foi publicado, apesar dos avanços na mineração de dados.

Além da probabilidade de inadimplência, a Moody's (e provavelmente outras) tem uma previsão para a recuperação - quanto valerá um título inadimplente após a inadimplência - com base em análises de dados históricos semelhantes.