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बैयेसियन संभाव्यता और विश्लेषण एक उन्नत सांख्यिकीय पद्धति है जिसका इस्तेमाल वित्त में कुछ घटनाओं के लिए सशर्त संभावनाओं के लिए किया जाता है, जिसमें क्रेडिट जोखिम के लिए डिफ़ॉल्ट की संभावना शामिल है। बड़े क्रेडिट पोर्टफोलियो वाले बड़े वित्तीय संस्थान क्रेडिट डिफ़ॉल्ट जोखिम के अपने जोखिम की प्रकृति और सीमा को समझना चाहते हैं। संस्थानों ने अपने डिफ़ॉल्ट जोखिम के मॉडल के लिए बायेशियन विश्लेषण का उपयोग किया है बैंकों के पास अक्सर बड़े क्रेडिट पोर्टफोलियो होते हैं, जिनमें परिष्कृत जोखिम प्रबंधन उपकरण की आवश्यकता होती है, जिसमें बायिसियन विश्लेषण शामिल है।

बायिसियन विश्लेषण वर्तमान नजरयोग्य वितरण को देखकर अंतर्निहित वितरण के कुछ मापदंडों की संभावना का अनुमान लगाने का प्रयास करता है। यह एक निश्चित घटना के लिए पिछली संभावना की गणना करता है, जैसे क्रेडिट डिफ़ॉल्ट, और फिर भविष्य की घटना की सशर्त संभाव्यता को निर्धारित करता है। Bayesian विश्लेषण उस घटना के लिए पिछली संभावना को अद्यतन करने के लिए नई जानकारी लेता है यह नई और अपडेट की गई जानकारी को एकीकृत करने के लिए एक प्रभावी सांख्यिकीय उपकरण है। हालांकि, Bayesian विश्लेषण पूर्व वितरण की सटीकता पर निर्भर करता है, जो हमेशा सही नहीं हो सकता है, इसलिए इसके उपयोग में इसकी सीमाएं हैं

क्रेडिट डिफॉल्ट स्वैप्स और क्रेडिट पोर्टफोलियो सहित वित्तीय डेरिवेटिव्स के पास उनके भुगतान की संरचना के कारण महत्वपूर्ण गैर-रेखीय जोखिम है गैररेखा जोखिम का अनुमान लगाने में अधिक मुश्किल है मॉडल के लिए आधुनिक तरीकों की आवश्यकता होती है, विशेष रूप से विभिन्न नियमों और परिपक्वता वाले बॉन्ड होल्डिंग के बड़े पोर्टफोलियो के लिए गैर-रेखीय जोखिम। विशेष रूप से डिफ़ॉल्ट जोखिम मॉडल के लिए मुश्किल है क्योंकि पिछले डिफॉल्ट की जानकारी किसी दिए गए पोर्टफोलियो के वास्तविक क्रेडिट जोखिम से मेल नहीं खाती। Bayesian विश्लेषण किसी दिए गए पोर्टफोलियो के लिए क्रेडिट डिफ़ॉल्ट की संभावना प्रदान करने में मदद कर सकता है यह एक मॉडल प्रदान करके जोखिम को प्रबंधित करने में सहायता कर सकता है जिसे निरंतर अपडेट किया जा सकता है क्योंकि नई जानकारी प्राप्त होती है।