Resumen

Discutimos modelos estructurales basados en el marco de Merton. En primer lugar, observamos que las suposiciones clásicas del modelo de Merton suelen ser rechazadas. En segundo lugar, implementamos un modelo estructural de riesgo crediticio basado en procesos estables no gaussianos como representante de modelos subordinados para superar algunas desventajas del modelo de Merton. Finalmente, siguiendo la metodología de estimación KMV-Merton, proponemos una comparación empírica entre los resultados obtenidos del modelo clásico KMV-Merton y el modelo Paretiano estable. En particular, sugerimos una estimación de parámetros alternativa para procesos subordinados, y optimizamos el rendimiento para el modelo Paretiano estable.

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Modelos; Merton; Riesgo crediticio; Estable; Subordinado; Estimación
• Keywords:Models; Merton; Credit risk; Stable; Subordinated; Estimation