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現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型-文庫吧資料

2025-03-04 22:10本頁面
  

【正文】 件的未來各期 t, t+1, …… , t+n的轉(zhuǎn)移概率模擬值,進(jìn)而得到未來各期的有條件的模擬轉(zhuǎn)移矩陣,取代以歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的無條件的轉(zhuǎn)移矩陣,并計(jì)算出對(duì)經(jīng)濟(jì)周期敏感的未來各期的 VAR值 該模型也可以計(jì)算周期影響下的違約損失率。系統(tǒng)宏觀因素受其歷史值影響,也對(duì)當(dāng)期受到的沖擊敏感。 實(shí)際應(yīng)用中: 利用歷史數(shù)據(jù)度量信用風(fēng)險(xiǎn),屬于 “ 向后看 ” ( backwardlooking)的方法。 假定企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值服從正態(tài)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。其二,率先提出資產(chǎn)組合信用風(fēng)險(xiǎn)的度量框架 —— 模型的局限 技術(shù)上: 假定貸款未來的等級(jí)轉(zhuǎn)移概率與其過去的等級(jí)轉(zhuǎn)移概率沒有相關(guān)性。 已知貸款組合在不同信用狀態(tài)下的價(jià)值及相應(yīng)的聯(lián)合轉(zhuǎn)移概率,可得到組合價(jià)值的實(shí)際分布,利用聯(lián)合轉(zhuǎn)移概率矩陣和貸款組合價(jià)值矩陣可以估出組合在實(shí)際分布下的 VAR值。兩借款人在下一年保持初始等級(jí)的聯(lián)合概率 :Pr(< BB< , < A< )== Pr—— 聯(lián)合等級(jí)轉(zhuǎn)移概率 Y —— 借款人 (企業(yè) )的資產(chǎn)收益 ρ—— 兩借款人資產(chǎn)收益相關(guān)性兩借款人得到一個(gè) 8 8的聯(lián)合 信用等級(jí) 轉(zhuǎn)移概率矩陣: 資料來源: CreditMetrics: Technical Document, J. ,April 2, 1997,. 第二步,求出在不同信用狀態(tài)下貸款組合的市場(chǎng)價(jià)值 求出單筆貸款在未來每種信用狀態(tài)下的價(jià)值,再將組合中每筆貸款價(jià)值加總即得到組合的價(jià)值。假定企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值變化幅度達(dá)到一定程度時(shí)其信用等級(jí)就會(huì)改變,由此得到等級(jí)轉(zhuǎn)移與企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值變化間的映射關(guān)系。 貸款 VAR值 =貸款均值-給定置信度水平上年末可能的貸款價(jià)值 案 例 5年期固定利率貸款,貸款年利率為 6%,貸款總額為 100(百萬美元 ),借款企業(yè)信用等級(jí)為 BBB級(jí) 1)借款企業(yè)信用等級(jí)的轉(zhuǎn)移概率 資料來源:標(biāo)準(zhǔn)普爾公司提供的借款人一年期信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率矩陣 BBB級(jí)借款人在下一個(gè)年度的信用級(jí)別有 8種可能狀態(tài),其中保持 BBB級(jí)的概率為 86. 93%,違約概率為 0. 18%,另外 3種狀態(tài)為升級(jí), 3種狀態(tài)為降級(jí)。 假設(shè)貸款價(jià)值服從正態(tài)分布,則置信度為 95%的 VAR值為 1.65σ ;置信度為 99%的 VAR值為 2. 33σ 。 折現(xiàn)率 =1+無風(fēng)險(xiǎn)利率 +信用風(fēng)險(xiǎn)價(jià)差得出貸款價(jià)值的實(shí)際分布 將各等級(jí)下的年末貸款價(jià)值與轉(zhuǎn)移概率結(jié)合,即得到貸款價(jià)值在年末非正態(tài)的實(shí)際分布。(假定前提:同一信用等級(jí)內(nèi)債務(wù)人的資信狀況相同,即具有相同的轉(zhuǎn)移概率;實(shí)際信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率等于歷史平均轉(zhuǎn)移概率)貸款估值 貸款的理論市價(jià)隨信用等級(jí)變化而變化,若信用等級(jí)下降,貸款剩余現(xiàn)金流量的信用風(fēng)險(xiǎn)價(jià)差(違約風(fēng)險(xiǎn)升水)就會(huì)上升,貸款價(jià)值(未來各期現(xiàn)金流折現(xiàn)值之和)下降;若信用升級(jí),則信用價(jià)差下降,貸款價(jià)值上升。模型的優(yōu)點(diǎn)與局限模型的優(yōu)點(diǎn)與局限 優(yōu)點(diǎn):動(dòng)態(tài)模型優(yōu)點(diǎn):動(dòng)態(tài)模型 (( forwardlooking)) 局限:局限: 技術(shù)上技術(shù)上 利用期權(quán)定價(jià)方法求解公司資產(chǎn)價(jià)值和波動(dòng)性,缺乏有效方法檢驗(yàn)精確性 假定公司債務(wù)結(jié)構(gòu)靜態(tài)不變 ,對(duì)不同類型的債務(wù)缺乏細(xì)分 基于資產(chǎn)價(jià)值正態(tài)分布假設(shè) 實(shí)用中 僅著重于違約預(yù)測(cè); 能否適用于發(fā)展中國(guó)家的新興股票市場(chǎng) 如何預(yù)測(cè)非上市公司的 EDF值 四、四、 Creditmetrics(( 信用度量術(shù))模型信用度量術(shù))模型 1997年推出 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。其二,違約模型(其二,違約模型( DM),), 考察違約概率,不考慮信用考察違約概率,不考慮信用等級(jí)變化。 基于資產(chǎn)價(jià)值正態(tài)分布假定計(jì)算出的是 EDF的理論值,由于該假定不一定與現(xiàn)實(shí)相符, 為此 KMV還利用歷史數(shù)據(jù)求 EDF的經(jīng)驗(yàn)值假設(shè)公司的違約距離為 2σA,經(jīng)驗(yàn) EDF的計(jì)算公式為:模型的特點(diǎn)模型的特點(diǎn)其一,創(chuàng)新思想:從借款企業(yè)股權(quán)持有者的角度考慮其一,創(chuàng)新思想:從借款企業(yè)股權(quán)持有者的角度考慮借款償還的動(dòng)力問題,并利用公開的股市信息為債務(wù)借款償還的動(dòng)力問題,并利用公開的股市信息為債務(wù)信用風(fēng)險(xiǎn)度量服務(wù)。 假定公司未來資產(chǎn)價(jià)值圍繞其現(xiàn)值呈正態(tài)分布,均值為 A,標(biāo)準(zhǔn)差為 σA,則可利用下面的公式計(jì)算公司在一年內(nèi)或 t=0時(shí)(現(xiàn)在)距離違約的違約距離DD (DistancetoDefault): 違約實(shí)施點(diǎn) (default exercise point,為企業(yè) 1年以下短期債務(wù)的價(jià)值加上未清償長(zhǎng)期債務(wù)賬面
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