03-2信用風(fēng)險(xiǎn)度量值模型-免費(fèi)閱讀
【正文】 ⑶．正態(tài)分布可以作為許多分布的近似分布。 假定企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值的相關(guān)度等于企業(yè)股票收益的相關(guān)度 ， 有待驗(yàn)證 。 4440003330022200110000 )1()1()1(1 srPrPsrrPsrrPsrrPrPP??????????????（ 2）對(duì)信用等級(jí)變動(dòng)后的貸款市值估計(jì) 其中： P0——貸款總額 r0——年貸款利率 ri——財(cái)政零息票債券的無風(fēng)險(xiǎn)利率 Si——每年的信用加息差，它是不同期限的 (零息票 )貸款信貸風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬率，這些數(shù)據(jù)可從公司債券市場(chǎng)相應(yīng)的債券利率與國(guó)債市場(chǎng)相應(yīng)的國(guó)債利率之差中獲得。 用 VAR方法評(píng)價(jià)貸款的問題 信用度量制模型 1. CreditMetrics模型基本原理 2. 計(jì)算單項(xiàng)貸款的 VAR值的步驟 3. CreditMetrics模型與巴塞爾協(xié)議 4. CreditMetrics模型的優(yōu)缺點(diǎn) ? VaR方法作為市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量的最佳方法已被廣泛使用； ? VaR方法是否也可以用來度量信用風(fēng)險(xiǎn)？ ? JP摩根 ? 美洲銀行 ? 瑞士銀行 ? 瑞士聯(lián)合銀行 信用風(fēng)險(xiǎn)的 度量制模型 1. Creditmetrics（信用度量制）模型的基本原理 ? 計(jì)算 信用風(fēng)險(xiǎn)的 VAR值 （ 即在給定的置信區(qū)間上 、 給定時(shí)段內(nèi) ， 信貸資產(chǎn)可能發(fā)生的最大價(jià)值損失 ） 。 ： – 將風(fēng)險(xiǎn)來源不同 、 多樣化的金融工具的風(fēng)險(xiǎn)納入到一個(gè)統(tǒng)一的計(jì)量框架 ， 將整個(gè)機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)集成為一個(gè)數(shù)值 。 ? VaR回答的問題： %),.()( 950000001 ?????? VPVaRVP ? A銀行 2023年 4月 1日公布其持有期為 10天、置信水平為 99%的 VaR為 1000萬(wàn)元。 ? 定義 （ Jorion ， 1997） ： VaR是衡量在 未來 特定的 一段時(shí)間內(nèi) ， 某一給定的 置信水平 下 ， 投資組合在 正常情況下 可能遭受的最大損失 。 ? 按照從最低到最高的順序有規(guī)則地排列這些數(shù)字，計(jì)算每一個(gè)“橫格”中包含的觀察值個(gè)數(shù)，建立一個(gè)月收益率的概率分布圖 0 50 100 5 4 3 2 1 1 2 3 4 5 0 5%損失概率 552次觀察中出現(xiàn)的次數(shù) ? V 為投資組合目前的價(jià)值 ? ⊿ V 表示投資組合在未來 N天的價(jià)值損益變化 ? c為置信水平（一般為 99％、 95％等） ? 那么在未來 N天， 2 VaR的數(shù)學(xué)定義 cVaRVPcVaRVP???????)()( 1或 ? 定義隱含兩個(gè)假設(shè) ? 假設(shè)投資組合的構(gòu)成在持有期間內(nèi)維持不變 ? VAR計(jì)算的最大損失值是在正常的情況下，它不包含崩盤或突發(fā)事件 在 N天結(jié)束時(shí)，投資組合的損失大于或是等于 VAR的概率是1c，換句話，即在 c的置信水平下，在 N天結(jié)束時(shí)，投資組合所遭受的潛在損失小于等于 VAR。 ? 資產(chǎn)組合的波動(dòng)性（方差）與時(shí)間長(zhǎng)度正相關(guān)，故 VaR隨著持有期增加而增加。 ? VaR并沒有告訴我們?cè)诳赡艹^ VaR損失的時(shí)間內(nèi)的實(shí)際損失會(huì)是多少；
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