в нашей модели spread = premium + alpha * V,
то есть относительная премия за риск (которая в данной модели оценивает вероятность дефолта) может быть вычислена как остаток регрессии.

Сначала все объемы были заменены на относительные объемы по средним дневным величинам:  V_ticker / \mean_t V_t.  После чего для каждого тикера данные отдельно отфильтрованы по разбросу на не более чем 0.5 стандартных отклонений (на всем историческом периоде).

В модели использована робастная регресcия Тейла-Сена, хорошо работающая в условиях сильно зашумленных данных. В итоге для сегментов [AA, A, BBB, BB, B] получены следующие значения вероятностей дефолтов [0.92, 0.94, 1.15, 1.17, 1.37]