%% Daten laden
load all_banks_merton_sample


%% Auswahl Firmen mit Support-Rating 1

support_1_firms = firmIdVec(firmRating == 1);


%% Info on all firms (see also all_banks.xlsx)

banks_rating_1 = firmInfo(1:(length(support_1_firms)),:);





%% Spalten der Ergebnismatrix (fullData)

%  1: Firmen-ID
%  2: Beobachtung
%  3: Marktwert EK (in Millionen)
%  4: 3-Monats-Euribor, dezimal
%  5: Buchwert Schulden
%  6: Marktwert der Assets (in Millionen)
%  7: Asset-Vola (annualisiert, dezimal, 250 Tage-Schätzfenster)
%  8: erwarteter Asset Return (annualisiert, dezimal, 250 Tage-Schätzfenster)
%  9: Probability of default (Student-t-Verteilung)
% 10: Distance to default



%% Daten einzelner Firma laden

%Alle IDs auslesen

IDs = unique(fullData(:,1)); 

% Banken fortlaufend nummerieren --> Korrektur um fehlende Banken
for i= 1:length(IDs)
       fullData((fullData(:,1)==IDs(i)),1)= i;
  
end


%Alle IDs durchlaufen und der i-ten Zeile die Teilmatrix der i-ten ID
%zuweisen
 
for i=1:length(support_1_firms)
    
    banks_1_data(i)={fullData(fullData(:,1)==IDs(i),:)}; 
     
end 

 %Datumszeitreihe von Bank 1 anzeigen
 
 Datenvektor = datestr(banks_1_data{1,1}(:,2));





%Matrix überschreiben

%a=[1 2 3; 4 5 6; 8 9 10]
%b = ones(5,5)
%b(1:size(a,1),1:size(a,2))=a

%% Datumsangaben
tic
alldates = unique(fullData(:,2));
% PD-Matrix vorbelegen
PDs = nan(numel(IDs), numel(alldates));
% PD-Matrix befüllen
for I=1:numel(IDs)
    partData = fullData(fullData(:,1) == IDs(I),:);
    [have, where] = ismember(partData(:,2), alldates);
    PDs(I,where) = partData(have, 9);
end
toc