信用風(fēng)險計量模型(編輯修改稿)
2025-03-26 22:50 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ? ? ? ?? （元）以上計算的是 BBB債券轉(zhuǎn)移到 A級后的市值。若該債券轉(zhuǎn)移到其它信用等級，可以同理類推計算其它市值！ BBB級債券一年后可能的市值（包含面值） 年末債券級別 市值（元） AAA AA A BBB BB B CCC 違約 步驟 4 計算信用風(fēng)險 年末債券級別 市值（元） 轉(zhuǎn)移概率 (%) AAA AA A BBB BB B CCC 違約 BBB債券的價值分布，例如若轉(zhuǎn)移到 AAA，則價值為 ，概率為 ，其他情況可以類似地計算出。 估計債券市值的均值和標(biāo)準(zhǔn)差 ? 由債券價值的分布，容易得到其價值的均值和方差 2= 1 0 7 .0 9= 8 .9 5 0 7 6??（ 美 元 )? 由此就可以采用解析法計算得到 VaR。但是由于債券組合并非正態(tài)分布，用這種方法計算存在比較大的誤差。 BBB債券持有 1年、 99％的VaR ?由債券市值的概率分布可知 ?市值大于 ％ ?市值大于 99. 7％ 債券級別 市值 概率％ 累計概率 B ％ ％ CCC ％ ％ 違約 ％ ?利用線性插值法可以計算 99%概率下的市值，設(shè)該值為 x 8 3 .6 4 9 8 .1 09 9 .7 % 9 9 % 9 9 % 9 8 .5 3 %9 2 .2 9xxx?????? （ 美 元 ）?說明：該面值為 100元的 BBB債券，一年后以 99％的概率確信其市值不低于 。 由于該債券的均值為 ，根據(jù)相對 VaR的定義， VaRR ＝ = (美元 ) 說明：我們可以以 99％的概率確信，該債券在 1年內(nèi)的損失不超過 美元。 對 Creditmetrics模型的評述 ? 優(yōu)點(diǎn)： ：適用于計量由債務(wù)人資信變化而引起資產(chǎn)組合價值變動的風(fēng)險。 ：不僅包括違約事件，還包括債務(wù)人信用評級的升降；不僅能評估預(yù)期損失，還能估計 VaR，這對于銀行特別具有意義。 ? 缺點(diǎn)： ，一般地，信用評級只是對企業(yè)群體的評估，而非個性化，所以，對個別企業(yè)評估不準(zhǔn)確； ，是一種“向后看”的方法。 KMV Model ? 著名的風(fēng)險管理公司 ——KMV 公司開發(fā)的違約預(yù)測模型，稱為 Credit Monitor Model，信用監(jiān)控模型。 ? 創(chuàng)新性：基于公司市場價值，利用期權(quán)定價理論來估計的違約概率 ? KMV認(rèn)為：實(shí)際違約概率和歷史平均違約率的差異很大，并且對相同信用級別的企業(yè)而言也存在很大的差異。 ? KMV 沒有使用 SP的評級數(shù)據(jù)，而是自己建模估計。 KMV Model Credit Metric shorting： ? first, all firms within the same rating class have the same default rate, and ? second, the actual default rate is equal to the historical average default rate. but, some BBB and AA rated bonds having the same probability of default as KMV found ? The same assumptions also apply to the transition probabilities. KMV Model ? KMV derives the actual probability of default, the Expected Default Frequency (EDF), for each obligor based on a Merton BlackScholes option pricing model. ? The probability of default is thus a function of the firms’ capital structure, the v
環(huán)評公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1