論文の概要: Statistical Properties and Power Analysis of Divergence Measures for Credit Risk Model Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.12407v1
• Date: Tue, 14 Jul 2026 06:28:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-15 17:08:30.053524
• Title: Statistical Properties and Power Analysis of Divergence Measures for Credit Risk Model Monitoring
• Title（参考訳）: 信用リスクモデルモニタリングのための分散対策の統計的特性と電力分析
• Authors: Abdullah Karasan, Alper Hekimoğlu,
• Abstract要約: 本研究は,Yudakul と Naranjo (2020) の業績を2つの主要な貢献により拡張する。 我々は,Jensen-Shannon Divergence とKullback-Leibler Divergence の統計特性とchi-squareベンチマーク値を導出する。 我々の結果は、Jensen-Shannon Divergence とKullback-Leibler Divergence がchi-squareベンチマークに従うことを証明している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Divergence measures are essential tools for detecting distributional shifts in model monitoring, particularly crucial given the volatility of financial data. While the Population Stability Index is the most widely used measure, Jensen-Shannon Divergence and Kullback-Leibler Divergence offer distinct advantages. Jensen-Shannon Divergence handles mixture models, addresses zero-binning problems, and is symmetric, while Kullback-Leibler Divergence excels in Bayesian model comparison. This study extends the work of Yurdakul and Naranjo (2020) with two primary contributions. First, we derive the statistical properties and chi-square benchmark values for Jensen-Shannon Divergence and Kullback-Leibler Divergence. Second, we demonstrate their applicability by detecting distributional changes in credit default probabilities from Merton, Merton with jump, and stochastic volatility with jump models. Our results establish that Jensen-Shannon Divergence and Kullback-Leibler Divergence follow chi-square distributions and reveal important practical trade-offs. Jensen-Shannon Divergence exhibits superior Type I error control, maintaining rejection rates closest to 5%, thereby minimizing false positives. However, this conservatism reduces statistical power at small samples (27% versus 32% for Population Stability Index and Kullback-Leibler Divergence at n = m = 200), requiring larger samples for reliable detection. This trade-off enables practitioners to select measures based on whether minimizing false alarms or maximizing detection sensitivity is the priority.
• Abstract（参考訳）: ディバージェンス対策は、特に金融データのボラティリティを考えると、モデル監視における分散シフトを検出するための重要なツールである。 人口安定指数は最も広く使われている指標であるが、ジェンセン=シャノン分枝とクルバック=リーブラー分枝は明確な利点がある。 Jensen-Shannon Divergence は混合モデルを扱い、ゼロ双対問題に対処し、対称的であるが、Kullback-Leibler Divergence はベイズモデルの比較において優れている。 この研究は、ユルダクルとナランジョ(2020年)の著作を2つの主要な貢献で拡張した。 まず、Jensen-Shannon Divergence とKullback-Leibler Divergence の統計特性とchi-squareベンチマーク値の導出を行う。 第2に,ジャンプによるMerton,Merton,およびジャンプモデルによる確率的ボラティリティから,クレジットデフォルト確率の分布変化を検出することにより,それらの適用性を示す。 以上の結果から,Jensen-Shannon Divergence と Kullback-Leibler Divergence がカイ二乗分布に従い,重要な実践的トレードオフを明らかにした。 Jensen-Shannon Divergenceは優れたI型エラー制御を示し、5%に最も近い拒絶率を維持し、偽陽性を最小化する。 しかし、この保守主義は小さなサンプルでの統計力(人口安定指数では27%対32%、n = m = 200でクルバック・リーブラー分岐)を減少させ、信頼性の高い検出のためにより大きなサンプルを必要とする。 このトレードオフにより、偽アラームの最小化や検出感度の最大化が優先されるかどうかに基づいて、実践者は対策を選択することができる。

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