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Il Consensus Credit Rating mappa una media grezza della Probabilità di default (PD) a una delle 21 categorie di voti. Questo è il formato giusto per la maggior parte dei casi d’uso, ma 21 categorie possono essere troppo grossolane quando si devono rilevare piccoli movimenti all’interno di un grado o classificare entità che si trovano all’interno della stessa categoria CCR secchio. Il secondario CCR100 la scala risolve questo problema. Conserva una parte maggiore della struttura sottostante PD mappando lo stesso segnale di consenso grezzo PD in 101 secchi più stretti invece che in 21.

Pubblicazione CCR100

La pubblicazione di un valore CCR100 è un processo in due fasi. La fase 1 è descritta in dettaglio nella sezione Consensus Credit Rating questa pagina si concentra sulla Fase 2.
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Grezzo PDs → Consenso PD Media

Contribuito TTC PDs sono mediati su tutte le banche:Consensus PD=1Ni=1NPDi\text{Consensus PD} = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} PD_i
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Consenso PD Media → CCR100 Midpoint PD

Questa media viene fatta passare attraverso un CCR100 tabella di ricerca:
CCR100 PD=f(Consensus PD)\text{CCR100 PD} = f(\text{Consensus PD}) I secchi sono indicizzati 1-101, dove 101 corrisponde al valore predefinito.
Poiché si tratta di una ricerca in tabella, il punto medio pubblicato PD è discreta piuttosto che continua. In pratica, di solito è molto vicina alla media grezza, ma non sempre è esattamente uguale.

Quando usare il CCR100

Utilizzare il titolo CCR per la classificazione dei crediti, la reportistica e qualsiasi contesto in cui un voto in lettere è l’output giusto. Utilizzate CCR100 quando è necessario:
  • Classificare le entità all’interno dello stesso CCR secchio - due entità entrambe valutate bbb possono occupare posizioni significativamente diverse all’interno di quel grado
  • Tracciamento di piccoli movimenti - uno spostamento che non attraversa un CCR la soglia verrà comunque visualizzata nel secchio CCR100
  • Modelli quantitativi di alimentazione - la media sottostante PD e il punto medio del CCR100 sono input continui più adatti di un voto categorico in lettere
Per le definizioni a livello di campo, vedere la sezione Dizionario dei dati.