2012年-IMF国际货币组织全球_Appraising_Credit_Ratings_Does_the_CAP_Fit_Better_than_the_ROC__24页_1mb

总结：Appraising Credit Ratings: Does the CAP Fit Better than the ROC?

核心内容

本文探讨了在评估信用评级系统时，ROC（接收者操作特征曲线） 和 CAP（累积准确性曲线） 两种方法的优劣。虽然两者都能提供独立于诊断阈值的准确性度量，但ROC具有更多理论和实践上的优势，使其在某些情况下更适合用于信用评级的评估。

主要观点

• ROC与CAP的相似性：两者都可以用于评估二元诊断系统（如信用评级）的准确性，并且生成的准确性度量不受诊断阈值选择的影响。
• ROC的优势：
  • 有成熟的模型理论和方法，可用于拟合数据并设置最优阈值。
  • ROC曲线的面积（AUC）具有直观的解释，即若随机选择两个国家，一个来自违约国，一个来自非违约国，ROC曲线下的面积表示前者为违约国的概率。
  • ROC曲线不受样本中违约率的影响，而CAP曲线则会随着违约率的变化而变化。
• CAP的局限性：
  • 缺乏ROC那样的模型理论支持。
  • CAP曲线对样本中违约率敏感，因此在不同样本中可能表现出不同的性能，即使其区分能力不变。
  • CAP的准确性度量（AR）没有ROC那样的自然解释。

关键信息

1. 信用评级的应用背景

• 信用评级是评估借款人违约风险的重要工具，广泛用于金融机构、国际组织（如IMF）和监管机构。
• 本文以OECD国家风险评级作为例子，探讨其对国家是否寻求IMF支持的预测能力。
• 在2002年至2010年间，OECD对183个国家进行了风险评级，其中90个国家至少进入了一个IMF支持的计划。

2. ROC与CAP的定义

• ROC曲线：展示的是“命中率（H）”与“误报率（F）”之间的关系，其中H是预测为借款人且实际为借款人的比例，F是预测为借款人但实际不是借款人的比例。
• CAP曲线：展示的是“命中率（H）”与“报警率（M）”之间的关系，其中M是所有被预测为借款人的比例。

3. 准确性度量

• ROC准确性度量（AUC）：ROC曲线下的面积，范围在0到1之间，AUC越高，系统越准确。
• CAP准确性度量（AR）：由ROC曲线下的面积计算得出，范围在-1到1之间，AR = 2A - 1。
• 在本文的案例中，OECD数据的AUC为0.823，AR为0.65。

4. 阈值设置理论

• ROC分析中，有明确的理论支持用于确定最优阈值，通过最大化预期效用或考虑错误的成本和收益。
• CAP分析中，虽然可以采用类似的表达式来确定最优阈值，但缺乏ROC那样的直观解释和广泛应用的模型支持。

5. 图表说明

• 图1展示了OECD风险评级的CAP曲线和ROC曲线，以及它们与理想性能的对比。
• 图2展示了基于正态分布模型的拟合CAP和ROC曲线，以及相应的密度函数。
• 表1和表2提供了预测结果和实际数据的组合，以及相关率的计算。

结论

• 尽管CAP在金融领域仍被广泛采用，但ROC在理论和实践上更具优势。
• ROC能够提供更自然的准确性解释，且不受样本中违约率的影响。
• CAP的准确性度量可以由ROC曲线推导得出，但其在模型拟合和阈值设置方面存在不足。
• 因此，作者建议在信用评级评估中考虑采用ROC方法，以获得更全面和可靠的分析结果。