ดาวน์โหลด All Proceeding - AS Nida
ดาวน์โหลด All Proceeding - AS Nida
ดาวน์โหลด All Proceeding - AS Nida
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
354<br />
การประชุมวิชาการดานการวิจัยดําเนินงานแหงชาติ ประจําป 2554<br />
วันที่<br />
8-9 กันยายน 2554 ณ โรงแรม เอส ดี อเวนิว กรุงเทพฯ<br />
การเปรียบเทียบการจัดอันดับและมูลคาความเสี่ยง<br />
ระหวางตัวแบบโพรบิทแบบพลวัต และตัวแบบเกาซเซียนคอพพูลาโพรบิทแบบพลวัต<br />
A Comparison on Ranking and Value at Risk<br />
between the Hazard Probit Model and the Hazard Probit with Gaussian Copula Model<br />
ศรัณยา สมทรง 1 และเสกสรร เกียรติสุไพบูลย 2<br />
1, 2<br />
ภาควิชาสถิติ คณะพาณิชยศาสตรและการบัญชี จุฬาลงกรณมหาวิทยาลัย<br />
254 ถนน พญาไท แขวงวังใหม เขตปทุมวัน กรุงเทพฯ 10330<br />
โทรศัพท/โทรสาร: 084-655-7224 E-mail: 1 Sarunya.ss@hotmail.com, 2 Seksan@acc.chula.ac.th<br />
บทคัดยอ<br />
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงคเพื่อเปรียบเทียบการจัดอันดับคะแนน<br />
สินเชื่อและมูลคาความเสี่ยงของตัวแบบคะแนนสินเชื่อ<br />
2 ตัวแบบ คือ ตัว<br />
แบบโพรบิทแบบพลวัต และตัวแบบเกาซเซียนคอพพูลาโพรบิทแบบ<br />
พลวัต โดยทําการศึกษาจากขอมูลจําลอง ภายใต 3 เงื่อนไข<br />
เงื่อนไขแรก<br />
คือ ขอมูลเปนแบบพลวัตซึ่งมีหลายชวงเวลา<br />
เงื่อนไขที่สอง<br />
ตัวแปรตาม<br />
เปนตัวแปรเชิงคุณภาพที่มีเพียง<br />
2 คา โดยใหคาสังเกตของตัวแปรตามใน<br />
ชวงเวลาเดียวกันมีความสัมพันธกันดวยปจจัยคอพพูลาเดียวกัน และคา<br />
สังเกตของตัวแปรตามในชวงเวลาที่ตางกันเปนอิสระกัน<br />
และเงื่อนไขที่<br />
สาม ตัวแปรอิสระมีจํานวน 2 ตัวแปร ซึ่งมีการแจกแจงแบบปกติ<br />
มาตรฐาน จากการวิเคราะหผลการจําลองพบวาการจัดอันดับคะแนน<br />
สินเชื่อจากสองตัวแบบไมแตกตางกัน<br />
ในขณะที่มูลคาความเสี่ยงที่<br />
คํานวณจากสองตัวแบบแตกตางกัน<br />
คําสําคัญ: ตัวแบบโพรบิท, เกาซเซียนคอพพูลา, มูลคาความเสี่ยง<br />
Abstract<br />
The objective of this research is to compare the ranking of<br />
the fitted scores and the value at risk (VaR) obtained from two credit<br />
scoring models: hazard probit model and hazard probit model with<br />
Gaussian copula. We perform our analysis on a simulated data set under<br />
3 model assumptions. First, the data set contains data in multiple<br />
periods. Second, the dependence variable is a binary variable. The<br />
observations of the dependence variable in the same period are<br />
correlated by a Gaussian copula factor. The observations of the<br />
dependent variables from different periods are independent. Third, there<br />
are two independence variables, which have standard normal<br />
distribution. From the analysis, the fitted credit scores from the two<br />
models are not different, but the values at risk from the two model are<br />
different.<br />
Keywords: Probit Model, Gaussian Copula, Value at Risk<br />
1. บทนํา<br />
ความเสี่ยงดานเครดิต<br />
(Credit Risk) เปนความเสี่ยงประเภท<br />
หนึ่งที่สําคัญในธุรกิจการเงิน<br />
เพราะมีผลอันสําคัญตอรายไดหลักและ<br />
ฐานะเงินกองทุนของสถาบันการเงิน การบริหารความเสี่ยงดานเครดิต<br />
อาศัยเครื่องมือทางสถิติเขามาชวยในการประเมินความเสี่ยง<br />
ไดแก การจัด<br />
อันดับคะแนนสินเชื่อ<br />
(Credit Scoring) และการคํานวณมูลคาความเสี่ยง<br />
(Value at Risk: VaR) อยางไรก็ตามการประเมินความเสี่ยงทั้งสองใช<br />
เครื่องมือสถิติที่มีขอสมมติที่ขัดแยงกัน<br />
โดยการจัดอันดับคะแนนสินเชื่อ<br />
มักมีขอสมมติวา การชําระหนี้ของลูกคาในแตละคาสังเกตเปนอิสระซึ่ง<br />
กันและกัน สวนการคํานวณมูลคาความเสี่ยงมักมีขอสมมติวา<br />
การชําระ<br />
หนี้ของลูกคาในแตละคาสังเกตมีความสัมพันธกัน<br />
ซึ่งทั้งการประเมิน<br />
ความเสี่ยงทั้ง<br />
2 ประเภทนี้จะพิจารณาจากความเสี่ยงที่เกิดจากการผิดนัด<br />
ชําระหนี้<br />
(Default Risk) เดียวกัน คือ โอกาสที่ลูกคาจะคางชําระเงินกู<br />
ภายในระยะเวลาที่กําหนด<br />
ปญหางานวิจัย คือ การแสดงวาการประเมิน<br />
ความเสี่ยงแบบใดบางที่จะถูกกระทบจากขอสมมติที่ขัดแยงกัน<br />
Tyler Shumway [1] อาศัยตัวแบบความถดถอยโลจิสติคแบบ<br />
พลวัต จัดอันดับคะแนนสินเชื่อของกลุมอุตสาหกรรมในประเทศ<br />
สหรัฐอเมริกา จากขอมูลตลาดหุนระหวางป<br />
ค.ศ. 1962 ถึง ค.ศ. 1992 ซึ่ง<br />
พบวาตัวประมาณที่ไดจากการวิเคราะหแบบพลวัตเปนตัวประมาณที่ไม<br />
เอนเอียง มีความคงเสนคงวา และใหเปอรเซ็นความถูกตองของการ<br />
พยากรณสูงกวาตัวแบบสถิตย Oldrich Alfons Vasicek [2] อาศัยตัวแบบ
Change language