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feat(pipeline): update transition_matrices and config for 7x7 Zt estimation

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Variet Agent
2026-03-11 16:00:07 +09:00
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commit 2b94cc802d
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config.yaml
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@@ -18,14 +18,14 @@ ecos:
# 전이행렬 데이터 소스 # 전이행렬 데이터 소스
data: data:
transition_source: "real" # "real" (3사 실제) | "builtin" (내장 샘플) transition_source: "real" # "real" (3사 실제) | "builtin" (내장 샘플)
transition_dir: null # null이면 기본 data/real/ transition_dir: null # null이면 기본 data/real_v2/
# 모형 파라미터 # 모형 파라미터
model: model:
# 자산상관계수 (Basel IRB 기준 0.12~0.24, 기업 평균 ~0.20) # 자산상관계수 (Basel IRB 기준 0.12~0.24, 기업 평균 ~0.20)
rho: 0.20 rho: 0.20
# 신용등급 체계 (한국 3사 공통) # 신용등급 체계 (한국 3사 공통)
rating_grades: ["AAA", "AA", "A", "BBB", "BB", "B", "CCC", "D"] rating_grades: ["AAA", "AA", "A", "BBB", "BB", "B", "D"] # 7x7 (CCC제외, Zt추정용)
# 시나리오 설정 # 시나리오 설정
scenarios: scenarios:

25
data/transition_matrices.py
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@@ -15,8 +15,12 @@ from pathlib import Path
from typing import Dict, List, Optional, Tuple from typing import Dict, List, Optional, Tuple
# 등급 레이블 # Rating grade labels
RATING_GRADES = ["AAA", "AA", "A", "BBB", "BB", "B", "CCC", "D"] RATING_GRADES_8 = ["AAA", "AA", "A", "BBB", "BB", "B", "CCC", "D"]
RATING_GRADES_7 = ["AAA", "AA", "A", "BBB", "BB", "B", "D"]
# Default: 7x7 (CCC excluded for Zt estimation)
RATING_GRADES = RATING_GRADES_7
N_GRADES = len(RATING_GRADES) N_GRADES = len(RATING_GRADES)
@@ -205,7 +209,7 @@ def _load_real_matrices(data_dir: Optional[str] = None) -> Dict[int, np.ndarray]
parse_pdf_matrices.py 로 생성된 3사 평균 CSV 사용. parse_pdf_matrices.py 로 생성된 3사 평균 CSV 사용.
""" """
if data_dir is None: if data_dir is None:
data_dir = str(Path(__file__).parent / "real") data_dir = str(Path(__file__).parent / "real_v2")
real_dir = Path(data_dir) real_dir = Path(data_dir)
if not real_dir.exists(): if not real_dir.exists():
@@ -320,7 +324,11 @@ def get_default_rates(matrices: Dict[int, np.ndarray]) -> pd.DataFrame:
index=연도, columns=등급, values=연간 PD index=연도, columns=등급, values=연간 PD
""" """
years = sorted(matrices.keys()) years = sorted(matrices.keys())
grades = RATING_GRADES[:-1] # D 제외 n = list(matrices.values())[0].shape[0]
if n == 7:
grades = RATING_GRADES_7[:-1] # AAA~B (D 제외)
else:
grades = RATING_GRADES_8[:-1] # AAA~CCC (D 제외)
data = {} data = {}
for year in years: for year in years:
@@ -332,10 +340,15 @@ def get_default_rates(matrices: Dict[int, np.ndarray]) -> pd.DataFrame:
def display_matrix(tm: np.ndarray, title: str = "전이행렬") -> str: def display_matrix(tm: np.ndarray, title: str = "전이행렬") -> str:
"""전이행렬을 보기 좋게 포매팅""" """전이행렬을 보기 좋게 포매팅"""
n = tm.shape[0]
if n == 7:
grades = RATING_GRADES_7
else:
grades = RATING_GRADES_8
df = pd.DataFrame( df = pd.DataFrame(
tm, tm,
index=RATING_GRADES, index=grades,
columns=RATING_GRADES columns=grades
) )
# 백분율 표시 # 백분율 표시
df_pct = df * 100 df_pct = df * 100