a:

Probabilitas dan analisis Bayesian adalah metode statistik lanjutan yang digunakan untuk memodelkan probabilitas bersyarat untuk kejadian-kejadian tertentu di bidang keuangan, termasuk kemungkinan default untuk risiko kredit. Lembaga keuangan besar dengan portofolio kredit besar berusaha memahami sifat dan tingkat eksposurnya terhadap risiko gagal bayar kredit. Lembaga menggunakan analisis Bayesian untuk memodelkan risiko default mereka. Bank sering memiliki portofolio kredit besar yang memerlukan alat manajemen risiko yang canggih, termasuk analisis Bayesian.

Analisis Bayesian berusaha memperkirakan probabilitas parameter tertentu dari distribusi yang mendasarinya dengan melihat distribusi yang dapat diamati saat ini. Ini menghitung probabilitas posterior untuk kejadian tertentu, seperti default kredit, dan kemudian menentukan probabilitas bersyarat dari kejadian di masa depan. Analisis Bayesian mengambil informasi baru untuk memperbarui kemungkinan posterior untuk kejadian itu. Ini adalah alat statistik yang efektif untuk mengintegrasikan informasi baru dan terbaru. Namun, analisis Bayesian bergantung pada keakuratan distribusi terdahulu, yang mungkin tidak selalu benar, sehingga memiliki keterbatasan dalam penggunaannya.

Derivatif keuangan, termasuk credit default swaps dan credit portfolio, memiliki risiko nonlinier yang signifikan karena struktur imbalannya. Risiko nonlinier lebih sulit diprediksi. Metode canggih diperlukan untuk memodelkan risiko non linier, terutama untuk portofolio kepemilikan obligasi yang besar dengan persyaratan dan jatuh tempo yang berbeda. Risiko default khususnya sulit dipodelkan karena informasi mengenai kegagalan masa lalu mungkin tidak sesuai dengan risiko kredit yang sebenarnya dari portofolio tertentu. Analisis Bayesian dapat membantu memberikan probabilitas default kredit untuk portofolio tertentu. Hal ini dapat membantu mengelola risiko dengan menyediakan model yang dapat diperbarui terus-menerus saat informasi baru diterima.