MULTIPLE EVENT INCIDENCE AND DURATION ANALYSIS FOR CREDIT DATA INCORPORATING NON‐STOCHASTIC LOAN MATURITY
纳入非随机贷款到期的信贷数据多事件发生与持续期分析AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要聚焦贷款事件发生与持续期建模，未明确涉及所列尾部与系统性风险等细分方向，因此暂不归类。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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纳入非随机贷款到期的信贷数据多事件发生与持续期分析
- 研究问题
- 贷款到期时间预先确定时，如何同时分析多个事件的发生与持续期，并避免将预定到期错误地作为随机事件时间的删失处理？
- 方法与思路
- 作者提出多项参数化的发生与持续期模型，纳入不会经历所建模事件的群体及预定持续期事件，并应用于澳大利亚无担保个人贷款数据。
- 材料陈述的贡献
- 作者称，这是治愈率模型中首个完全参数化的多项模型，也是首个容纳预定持续期事件的框架；模拟与实证报告偏误减少及持续期预测改善。
- 阅读关注点
- 应核对事件类别、预定到期与随机事件如何进入模型，以及发生和持续期参数如何区分；重点查看偏误与预测比较的基准和模拟设计。
- 阅读边界
- 所给内容为 Crossref 摘要，未说明分布假设、估计条件、比较基准和改善幅度；据此不能判断模型在其他信贷样本中的表现。
原文摘要
SUMMARY Applications of duration analysis in economics and finance exclusively employ methods for events of stochastic duration. In application to credit data, previous research incorrectly treats the time to predetermined maturity events as censored stochastic event times. The medical literature has binary parametric ‘cure rate’ models that deal with populations that never experienced the modelled event. We propose and develop a multinomial parametric incidence and duration model, incorporating such populations. In the class of cure rate models, this is the first fully parametric multinomial model and is the first framework to accommodate an event with predetermined duration. The methodology is applied to unsecured personal loan credit data provided by one of Australia's largest financial services organizations. This framework is shown to be more flexible and predictive through a simulation and empirical study that reveals: simulation results of estimated parameters with a large reduction in bias; superior forecasting of duration; explanatory variables can act in different directions upon incidence and duration; and variables exist that are statistically significant in explaining only incidence or duration. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.