Modele lcr sous excel

Vous bénéficierait du produit si vous utilisez des logiciels achetés ou des systèmes hérités pour la génération et l`analyse de rapports ALM & Basel III reposent sur des rapports générés par l`ALM et les fonctions de risque de la Banque. Le validateur sert d`outil qui peut être utilisé pour remplir intégralement les recommandations annuelles de vérification et de validation dans le cadre des directives de surveillance de Bâle. Une feuille Excel contenant les données à utiliser dans ce didacticiel peut être téléchargée en cliquant ici. Utilisez la régression de classe latente XLSTAT-LatentClass pour identifier les segments latents qui diffèrent par rapport à l`estimation de l`importance attachée à chacun des trois attributs, qui influencent la décision d`achat d`un individu. Le modèle de régression de classe latente permet le fait que ces estimations peuvent différer pour différents segments. C`est, pour un segment, prix et seul prix peut influencer la décision, tandis qu`un deuxième segment peut être influencé par la qualité et l`apparence moderne, mais est insensible aux prix. Nous traiterons RATING comme une variable dépendante ordinale et comparerons plusieurs modèles pour déterminer le nombre de segments. Lorsque XLSTAT-LatentClass termine l`estimation, 5 feuilles de calcul seront produites – une feuille récapitulative de régression (régression de classe latente) et une feuille pour chacun des modèles de classe latente estimés (modèle à 1 classe (LCR-1 classe), un modèle à 2 classes (LCR-2 classes), un 3- modèle de classe (classes LCR-3) et un modèle à 4 classes (classe LCR-4)). Pour activer la boîte de dialogue de régression XLSTAT-LatentClass, sélectionnez la commande de régression XLSTAT/XLSTAT-LatentClass/classe latente dans le menu Excel (voir figure 2). Ce produit est conçu pour les professionnels de la Banque, les consultants, les équipes de mise en œuvre et les auditeurs modèles responsables de la gestion des actifs et des tests de modèle de gestion des risques, de validation et d`audits au sein des institutions bancaires et autres dépôts . L`outil est conçu pour valider les modèles de rapport à l`aide de petits jeux de données d`applications bancaires principales. Le modèle de régression de classe latente évalue simultanément un modèle de régression distinct pour chaque classe. Un modèle à 1 classe n`évalue qu`un seul modèle de régression.

Il fait l`hypothèse d`homogénéité standard qu`un modèle de régression unique est valable pour tous les cas. Dans l`exemple actuel, nous commencerons par estimer un modèle de classe 1 et obtenons une statistique log-vraisemblable à utiliser comme base. Nous estimerons ensuite des modèles supplémentaires, qui incrémentent successivement le nombre de classes par 1 et évaluent la signification de chaque classe supplémentaire. Une évaluation consiste à vérifier si la variation de la probabilité logarithmique de chaque paire de modèles successifs ne diminue pas d`une quantité significative déterminée par la statistique BIC.

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