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En Consensus Credit Rating asigna una media bruta de Probabilidad de Impago (PD) a una de las 21 categorías de letras. Es el formato adecuado para la mayoría de los casos, pero 21 categorías pueden resultar demasiado generales cuando se trata de detectar pequeños movimientos dentro de un grado o de clasificar entidades que se encuentran dentro de la misma categoría CCR cubo. El secundario CCR100 escala aborda esta cuestión. Conserva más de la PD mediante la asignación del mismo Consenso bruto PD en 101 cubos más estrechos en lugar de 21.

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Publicación CCR100

La publicación de un valor CCR100 es un proceso que consta de dos pasos. El paso 1 se describe en detalle en la página Consensus Credit Rating esta página se centra en el paso 2.
1

En bruto PDs → Consenso PD Media

Contribución TTC PDs se promedian para todos los bancos:Consensus PD=1N∑i=1NPDi\text{Consensus PD} = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} PD_i
2

Consenso PD Media → CCR100 Punto medio PD

Esa media pasa por un CCR100 tabla de búsqueda:
CCR100 PD=f(Consensus PD)\text{CCR100 PD} = f(\text{Consensus PD}) Los cubos están indexados 1-101, donde 101 corresponde al valor por defecto.
Como se trata de una búsqueda en una tabla, el punto medio publicado PD es discreta y no continua. En la práctica, suele estar muy cerca de la media bruta, pero no siempre es exactamente igual.

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Cuándo usar CCR100

Utilice el titular CCR para la clasificación de créditos, la elaboración de informes y cualquier contexto en el que una calificación con letras sea el resultado adecuado. Utilice CCR100 cuando lo necesite:
  • Ranking de entidades dentro del mismo CCR cubo - dos entidades ambas calificadas bbb pueden ocupar puestos significativamente diferentes dentro de ese grado
  • Rastrear pequeños movimientos - un cambio que no cruza un CCR umbral seguirá apareciendo en el cubo CCR100
  • Modelos cuantitativos de alimentación - la media subyacente PD y el punto medio del CCR100 son entradas continuas más adecuadas que una calificación categórica por letras
Para las definiciones a nivel de campo, véase el Diccionario de datos.