信用風(fēng)險管理度量值模型介紹-wenkub
2023-03-27 16:27:18 本頁面
【正文】 時恰當(dāng)?shù)赝ㄟ^其信用等級的變化而表現(xiàn)出來 。 ?思考： VaR還有什么缺陷？ 缺點： ? 貸款的市值不能直接觀察到 ? 如果無法觀察到貸款市值的時間序列，那就無法計算貸款的方差 ? 在 VaR方法上，人們假定可交易性金融資產(chǎn)的收益分布是呈正態(tài)分布狀的，這與它們的實際分布是大體吻合的。 總結(jié)： VaR的優(yōu)點 VaR概念簡單 、 理解容易 。 ： ? 置信水平越高，對于同樣的資產(chǎn)組合、在給定的持有期內(nèi)，則 VaR越大，即資產(chǎn)的損失大于 VaR的可能性越小，可靠性越高。 – 平均而言， A銀行在未來的 100天內(nèi)有 1天損失可能超過 1000萬元 例如： 3 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布下 VaR值計算 ? 在標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布下，當(dāng)給定一個置信水平如 95%，則對應(yīng)t=，于是就可以計算出相應(yīng)的 ? 最小回報 R*=μ?tσ ? VaR=?tσ 1c 收益 概率密度 損失 VaR ? 置信度為 95％的 VAR值為 σ； ? 置信度為 ％的 VAR值為 σ ? 置信度為 99％的 VAR值為 σ ? 置信度為 ％的 VAR值為 σ ? 因此， VaR是分布的標(biāo)準(zhǔn)差與由置信水平確定的乘子的乘積 ? 約定俗成： VaR是以正數(shù)表示。 ? 假設(shè) 1個基金經(jīng)理希望在接下來的 10天時間內(nèi)，在 95%概率上其所管理的基金價值損失不超過 $1,000,000。 ? 嚴(yán)格地說 ， VaR描述了在一定的目標(biāo)期間內(nèi) ， 收益和損失的預(yù)期分布的分位數(shù) ? c為置信水平 VaR對應(yīng)的是較低的尾部水平 1c。第五章 信用風(fēng)險管理 第一節(jié) 信用風(fēng)險的成因 第二節(jié) 信用風(fēng)險的度量 第三節(jié) 信用組合風(fēng)險度量 ? 專家制度法 ? Z評分模型 ? ZETA評分模型 ? VAR方法 ? 信用度量制模型 1. VAR（ Value at Risk） ， 譯為在險價值或受險價值 ， 是以貨幣形式表示的風(fēng)險 。 例如置信水平為 95％ ， VaR應(yīng)該超過分布的所有觀察值總數(shù)的 5%。則我們可以將其寫作： 我們在 C的置信水平上，在接下來的 T個交易日中損失程度不會超過的金額。 VaR的兩因素選擇 ： 計算 VaR的時間長度 ? 一天、一月或一年等等。 ? 花旗銀行使用 %置信水平，美洲銀行與 JP摩根使用95%的置信水平，信孚銀行使用 99%的置信水平 總結(jié)： VaR的優(yōu)點 ：借助于數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)工具 ， VaR以定量的方式給出資產(chǎn)組合下方風(fēng)險（ Downside Risk） 的確切值 。 給出了在一定置信水平下 、 特定時間內(nèi) ， 金融資產(chǎn)組合的最大損失 ， 以貨幣表示的風(fēng)險比較適宜與股東 、 外界溝通其風(fēng)險狀況 ， 充當(dāng)信息披露工具 。但是對于貸款而言，它的價值分布離正態(tài)分布狀偏差較大，具有非對稱性。 ? 信用度量制模型的基本方法就是信用等級變化分析 。 （ 1）一年期信用等級轉(zhuǎn)換矩陣 信用等級的上升或下降必然會影響到一筆貸款余下的現(xiàn)金流量所要求的信貸風(fēng)險加息差 (或信貸風(fēng)險酬金 )，因此也就必然會對貸款隱含的當(dāng)前市值產(chǎn)生影響。 ② 若
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