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Bayesian analysis of structural credit risk models with microstructure noises

机译：具有微观结构噪声的结构信用风险模型的贝叶斯分析

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In this paper a Markov chain Monte Carlo (MCMC) technique is developed for the Bayesian analysis of structural credit risk models with microstructure noises. The technique is based on the general Bayesian approach with posterior computations performed by Gibbs sampling. Simulations from the Markov chain, whose stationary distribution converges to the posterior distribution, enable exact finite sample inferences of model parameters. The exact inferences can easily be extended to latent state variables and any nonlinear transformation of state variables and parameters, facilitating practical credit risk applications. In addition, the comparison of alternative models can be based on deviance information criterion (D1C) which is straightforwardly obtained from the MCMC output. The method is implemented on the basic structural credit risk model with pure microstructure noises and some more general specifications using daily equity data from US and emerging markets. We find empirical evidence that microstructure noises are positively correlated with the firm values in emerging markets.
机译：本文提出了一种马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）技术，用于对具有微结构噪声的结构信用风险模型进行贝叶斯分析。该技术基于一般的贝叶斯方法，并通过吉布斯采样进行后验计算。通过马尔可夫链的仿真，其平稳分布收敛到后验分布，可以对模型参数进行精确的有限样本推论。确切的推论可以轻松地扩展到潜在状态变量以及状态变量和参数的任何非线性转换，从而有助于实际的信用风险应用。此外，替代模型的比较可以基于从MCMC输出直接获得的偏差信息标准（D1C）。该方法是在基本结构信用风险模型上实现的，该模型具有纯微观结构噪声，并使用来自美国和新兴市场的每日股票数据提供了一些更通用的规范。我们发现经验证据表明，微观结构的噪音与新兴市场的公司价值正相关。

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