প্রতিযোগিতামূলক ঝুঁকি এবং ক্রমবর্ধমান ঘটনা

ডিফল্ট করার সময় বিচ্ছিন্নভাবে পালন করা হয় না যখন প্রিপেমেন্ট বা ম্যাচিউরিটি প্রথম হতে পারে। একবার উভয়ই ঘটলে, পরবর্তীতে মূল চুক্তির অধীনে ডিফল্ট করা অসম্ভব।

এই ইভেন্টগুলি প্রতিযোগিতা করে কারণ তাদের ক্রম প্রথম-ইভেন্ট প্রশ্নের জন্য পারস্পরিকভাবে একচেটিয়া। ইভেন্ট শ্রেণীবিন্যাস অবশ্যই অর্থনৈতিক প্রক্রিয়া অনুসরণ করতে হবে।

সমস্ত প্রস্থান একত্রিত করে যেকোন প্রস্থানের সময় অনুমান করা হয়। তাদের আলাদা করা জিজ্ঞাসা করে কোন প্রস্থান প্রথমে ঘটে এবং প্রতিযোগী ছাড়া একটি অনুমানমূলক বিশ্ব একটি শক্তিশালী, কম পর্যবেক্ষণযোগ্য প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করে।

Kaplan-Meier ঝুঁকির মধ্যে অবশিষ্টদের প্রতিনিধি হিসাবে সেন্সর ইউনিট বিবেচনা করে। পরিবর্তে একটি প্রতিযোগী ইভেন্ট প্রকাশ করে যে লক্ষ্য ইভেন্টটি আর প্রথমে ঘটতে পারে না।

ডিফল্ট অনুমান করার সময় প্রিপেইড ঋণ সেন্সরিং কার্যকরভাবে কল্পনা করে যে তারা অবিরত ঋণের মতো একই ভবিষ্যতের ডিফল্ট সুযোগ ধরে রেখেছে।

একটি বিয়োগ যা কাপলান-মেইয়ার বক্ররেখা তাই প্রতিযোগীদের অপসারণের অধীনে একটি নেট পরিমাণ অনুমান করে এবং সাধারণত বাস্তব-বিশ্বের ডিফল্ট ক্রমবর্ধমান ঘটনাকে ছাড়িয়ে যায়।

কারণ k-এর জন্য, কারণ-নির্দিষ্ট বিপদ হল এককগুলির মধ্যে কারণ k-এর তাত্ক্ষণিক হার যেখানে এখনও কোনো ঘটনা নেই৷

একটি কক্স মডেল এই বিপদের সাথে কোভারিয়েট অ্যাসোসিয়েশন অনুমান করার জন্য অন্যান্য কারণগুলি সেন্সর করতে পারে। এখানে সেন্সরিং একটি ঝুঁকি-সেট ডিভাইস, প্রকৃত কারণ সম্ভাব্যতার অনুমান নয়।

কারণ-নির্দিষ্ট বিপদ অনুপাত প্রক্রিয়া এবং etiologic প্রশ্নের জন্য দরকারী, কিন্তু তারা সমস্ত কারণের বিপদ ছাড়াই সরাসরি ক্রমবর্ধমান ঘটনার মানচিত্র করে না।

কারণ k-এর জন্য ক্রমবর্ধমান ঘটনা ফাংশন হল সম্ভাব্যতা যেটি কারণ k টি সময় দ্বারা প্রথম ঘটে।

এটি বর্তমান কারণ-নির্দিষ্ট বিপদকে প্রতিবার পর্যন্ত প্রতিটি কারণ বেঁচে থাকার সম্ভাবনার সাথে একত্রিত করে। প্রতিদ্বন্দ্বিতামূলক বিপদ তাই লক্ষ্য সম্ভাবনাকে আকার দেয়।

কারণ-নির্দিষ্ট ক্রমবর্ধমান ঘটনাগুলি যেকোন ঘটনার সম্ভাব্যতার যোগফল, ঘটনা-মুক্ত বেঁচে থাকাকে অবশিষ্ট হিসাবে রেখে দেয়।

সূক্ষ্ম-ধূসর রিগ্রেশন কোভেরিয়েটকে একটি উপ-বণ্টন বিপদের সাথে সংযুক্ত করে যা সরাসরি ক্রমবর্ধমান ঘটনাকে মডেল করার জন্য তৈরি করা হয়।

এর ঝুঁকি সেট ওজন নির্ধারণের মাধ্যমে একটি পূর্বের প্রতিযোগিতামূলক ইভেন্টের সাথে লোকেদের ধরে রাখে। ফলস্বরূপ উপবন্টন বিপদের অনুপাত একটি সাধারণ বর্তমান-ঝুঁকি হার অনুপাত নয়।

ক্রমবর্ধমান ঘটনার সাথে কোভেরিয়েট অ্যাসোসিয়েশন লক্ষ্য হলে এটি ব্যবহার করুন। এর সহগকে সরাসরি সম্ভাব্যতা গুণক-এ অনুবাদ করবেন না।

একটি ঋণগ্রহীতার বৈশিষ্ট্য প্রিপেমেন্ট এবং ডিফল্ট উভয় বিপদ বাড়িয়ে দিতে পারে। দ্রুত প্রিপেমেন্ট ডিফল্ট হওয়ার আগে উচ্চ-ঝুঁকির ঋণগুলিকে সরিয়ে দিতে পারে এবং কম পর্যবেক্ষণকৃত ডিফল্ট ঘটনাগুলিকে সরিয়ে দিতে পারে।

এইভাবে একটি কোভারিয়েট কারণ-নির্দিষ্ট ডিফল্ট বিপদ বাড়াতে পারে তবে ডিফল্ট ক্রমবর্ধমান ঘটনার সাথে একটি দুর্বল বা বিপরীত সম্পর্ক রয়েছে।

এটি একটি দ্বন্দ্ব নয়। দুটি অনুমান বর্তমান ইভেন্ট প্রবাহ সম্পর্কে বিভিন্ন প্রশ্নের উত্তর দেয় এবং প্রথম-ইভেন্টের সম্ভাব্যতা উপলব্ধি করে।

ক্রেডিট অধ্যয়ন ডিফল্ট, প্রিপেমেন্ট, পরিপক্কতা, পুনর্গঠন এবং ঋণ বিক্রয়কে আলাদা করতে পারে। তহবিল অধ্যয়নগুলি লিকুইডেশন, একত্রীকরণ এবং ডাটাবেস অন্তর্ধানকে আলাদা করতে পারে।

ইভেন্টের ভুল শ্রেণীবিভাগ কারণগুলির মধ্যে পর্যবেক্ষণকে স্থানান্তরিত করে এবং প্রতিটি ঝুঁকি সেট পরিবর্তন করে। অস্পষ্ট প্রস্থান কোড নীরবে সেন্সর করা উচিত নয়.

ফলো-আপের জন্য স্বাধীন ক্ষতি এখনও সনাক্তকরণের জন্য প্রয়োজন। ক্যালেন্ডার কাটঅফ যন্ত্রণার সাথে সম্পর্কযুক্ত একটি অশ্রেণীবদ্ধ অন্তর্ধান থেকে পৃথক।

প্রথম-ইভেন্ট প্রশ্ন, ইভেন্ট অনুক্রম, দিগন্ত, সময়ের উৎপত্তি, বিলম্বিত এন্ট্রি, সেন্সরিং এবং কীভাবে বন্ধন বা অস্পষ্ট ফলাফলগুলি সমাধান করা হয়েছিল তা সংজ্ঞায়িত করুন।

প্লট ঘটনা-মুক্ত বেঁচে থাকা এবং প্রতিটি ক্রমবর্ধমান ঘটনা যাতে সম্ভাবনার মিলন হয়। অনিশ্চয়তার সাথে দরকারী দিগন্তে পরম ঘটনা রিপোর্ট করুন।

ইভেন্টের গতিবিদ্যা এবং সূক্ষ্ম-ধূসরের জন্য কারণ-নির্দিষ্ট মডেলগুলি ব্যবহার করুন শুধুমাত্র যখন এর ক্রমবর্ধমান-ঘটনার অনুমান সিদ্ধান্তের সাথে মেলে, স্পষ্টভাবে প্রতিটি অনুপাতকে লেবেল করে।