信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型講義(編輯修改稿)
2025-03-26 16:34 本頁面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 利率 5%。 ? 試根據(jù) KMV模型計(jì)算公司一年的預(yù)期違約機(jī)率。 解 答 ， DPT=短期負(fù)債 +(1/2)長(zhǎng)期負(fù)債 =10,000(萬元 )。 2. 接著必須估計(jì)公司資產(chǎn)波動(dòng)性，根據(jù)題目資訊，亦即解以下聯(lián)立方程式，以算出隱含的資產(chǎn)價(jià)值 (VA)與資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)性 (σA)： )(000,10)(3000 dNedNVA ??? AA dNV ???? )()00 0,3( 1其中 ， 解上述聯(lián)立方程式，就可以求出隱含的資產(chǎn)價(jià)值 (VA)與資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)性 σ分別是 12,511萬元與 %。 AAAddVd???????12))(()1 0 0 0 0l n (12解答 2. KMV模型中的違約間距： DD=($12,511$10,000)/(%x$12,511) = 所以公司資產(chǎn)價(jià)值目前距離其違約點(diǎn)有 。 解答 3. 預(yù)期違約機(jī)率： ? 我們並沒有 KMV公司的違約距資料庫，因此無法直接判斷公司的違約機(jī)率。 ? 僅能利用莫頓模型的常態(tài)分配性質(zhì)，在風(fēng)險(xiǎn)中立的假設(shè)下來估計(jì)公司的預(yù)期違約機(jī)率 。 ? 假設(shè)資產(chǎn)價(jià)值的分配是一常態(tài)分配，則以違約間距為 情況計(jì)算，則期望違約頻率 （ EDF） 可查表求出約為 EDF= N(DD)=N()= ％。 KMV與傳統(tǒng)方法的比較 選擇權(quán)評(píng)價(jià)模式運(yùn)用在信用風(fēng)險(xiǎn)衡量上，具有 以下優(yōu)點(diǎn)： ? 應(yīng)用的資料更新快速 ? 較具有前瞻性 (Forward Looking) ? 任何估計(jì)模型都可以應(yīng)用 ? 實(shí)證研究支持模型的違約預(yù)測(cè)能力，且估計(jì)過程相當(dāng)客觀透明 KMV模型應(yīng)用上的限制 ? 公司資產(chǎn)的市場(chǎng)與價(jià)格透明度的欠缺，使得資產(chǎn)價(jià)值的波動(dòng)性不易衡量。 ? 公司違約的歷史資料庫不容易獲得或過少 ? KMV模型並沒有考慮當(dāng)公司面臨倒閉時(shí)，資產(chǎn)價(jià)值可能會(huì)因急於脫手等因素而變少 。 ? KMV模型較適用於市場(chǎng)資料充分的上市公司 ? 不同債務(wù)到期期限或有不同，使得債務(wù)價(jià)值估計(jì)上比較困難。 KMV模型應(yīng)用上的限制 ? 選擇權(quán)評(píng)價(jià)公式的假設(shè)不ㄧ定可應(yīng)用在信用風(fēng)險(xiǎn)的情境。 ? 很多資產(chǎn)負(fù)債表外的或有負(fù)債可能無法計(jì)入違約點(diǎn)之中，但他們卻更有可能讓公司面臨更大的違約風(fēng)險(xiǎn)。 ? 極端事件不容易用過去歷史資料來推斷。 ? 當(dāng)公司的財(cái)務(wù)槓桿變動(dòng)頻繁時(shí)，股東權(quán)益的波動(dòng)性會(huì)不穩(wěn)定，造成 EDF的跳動(dòng)很大，使得 EDF的準(zhǔn)確性失真。 信用矩陣模型 ? 1997年 J. P. Man提出信用矩陣（ CreditMetrics）模型，並據(jù)以求算出信用風(fēng)險(xiǎn)值 (Credit at Risk，簡(jiǎn)稱CaR或 CVaR)。 ? 信用矩陣是由 J. P. Man公司主導(dǎo)，結(jié)合數(shù)家世界知名的銀行如美國(guó)銀行（ Bank of American）、瑞聯(lián)銀行（ Union Bank of Switzerland）、瑞士銀行（ Swiss Bank Corporation）、 BZW、 Deutsche Man Grenfell、及 KMV公司等金融機(jī)構(gòu)與企業(yè)組織共同研究開發(fā)而成。 信用矩陣模型 ? 應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)矩陣的方法，把風(fēng)險(xiǎn)值運(yùn)用在信用風(fēng)險(xiǎn)管理方面，提出信用矩陣模型，以求算出信用風(fēng)險(xiǎn)值(Credit at Risk) ? 信用矩陣風(fēng)險(xiǎn)矩陣 CVaR主要是在衡量在某一段時(shí)間之內(nèi)，一定信賴水準(zhǔn)下信用風(fēng)險(xiǎn)所造成的最大損失。 ? 信用矩陣的 CVaR與 VaR非常相似，簡(jiǎn)言之， CVaR是將 VaR的「市場(chǎng)損失」改為「信用損失」 ? CVaR評(píng)估的期間通常也會(huì)比 VaR要來的長(zhǎng)。 信用矩陣模型 ? 不同於 KMV模型僅以公司違約為唯一的信用事件， 信用矩陣模型認(rèn)為信用風(fēng)險(xiǎn)不單單只是違約而已，應(yīng)該也要將 信用品質(zhì)改變 的影響考慮進(jìn)來，而違約只是信用品質(zhì)改變的特例。 ? 這樣的想法並非新創(chuàng)，然而信用矩陣模型是首套將信用品質(zhì)變化、違約、回收率及違約相關(guān)性一起分析的信用計(jì)量模型。 單一資產(chǎn)的信用風(fēng)險(xiǎn)值 ? 單一資產(chǎn)的信用風(fēng)險(xiǎn)值估計(jì)的步驟： 1. 確認(rèn)債券信用評(píng)等的移轉(zhuǎn)機(jī)率矩陣 (Transition Matrix） 2. 依據(jù)債券的流通性或投資人風(fēng)險(xiǎn)偏好確定風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估期間 單一資產(chǎn)的信用風(fēng)險(xiǎn)值 ，各信用等級(jí)所面對(duì)的遠(yuǎn)期利率，藉以重估債券等級(jí)改變後的價(jià)值變化。若債券違約時(shí)，則需確認(rèn)各信用等級(jí)債券的回收率。 ，以估算其信用
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