现代信用风险度量模型.ppt

第四节现代信用风险度量模型均值——方差模型（Mean-VarianceModel）

1．单一资产的风险度量
资产的预期收益：

资产的风险：信用风险的界定
违约概率(probabilityofdefualt，PD)
交易对手违约行为的概率分布

信用暴露(creditexposure,CE)或违约暴露（exposureatdefualt，EAD）
交易对手违约时，交易一方对其求偿权的经济价值

违约损失（lossgivendefault，LGD）
违约造成的损失（与违约挽回率对应）一、贷款信用风险模型化的困难正态分布贷款损失分布概率密度曲线二、现代信用风险度量模型的创新与分类现代信用风险度量模型的基本类型三、KMV（EDF）模型第二步，计算违约距离

模型的特点四、Creditmetrics（信用度量术）模型计算单项贷款的VAR值的步骤：

3、得出贷款价值的实际分布
将各等级下的年末贷款价值与转移概率结合，即得到贷款价值在年末非正态的实际分布。
4、计算贷款的VAR值
首先，求贷款未来价值的均值和方差：
E贷款未来价值=

然后，求VAR值，它等于一定的置信度上，年末可能的贷款价值与贷款预期价值间的差距，即贷款的价值损失。

假设贷款价值服从正态分布，则置信度为95％的VAR值为1．65×σ；置信度为99％的VAR值为2．33×σ。
若基于贷款价值的实际分布，可利用转移概率矩阵和对应的贷款价值表近似计算不同置信度下的VAR值。
贷款VAR值=贷款均值－给定置信度水平上年末可能的贷款价值
案例
5年期固定利率贷款，贷款年利率为6％，贷款总额为100(百万美元)，借款企业信用等级为BBB级
1）借款企业信用等级的转移概率
资料来源：标准普尔公司提供的借款人一年期信用等级转移概率矩阵一年期信用等级转换矩阵r为财政零息票债券的无风险利率(也称远期零息票利率，可从国库券收益曲线中得到)
s是每年的信用价差，它是一定信用等级、不同期限的(零息票)贷款信用风险报酬率，这些数据可从公司债券市场相应的债券利率与国债市场相应的国债利率之差中获得
假定借款人在第一年中的信用等级从BBB级上升到A级，这笔贷款第一年结束时的现值或市值便是:
各信用等级对应的折现率（风险价差）（％）第一年末不同信用等级下的贷款市值与相应的转移概率

——贷款组合信用风险的VAR值测算
假设组合由两笔贷款形成，估算组合VAR值的具体步骤如下：……

第一步，求出两笔贷款的联合信用等级转移概率矩阵
1）将借款公司资产价值波动性与借款人信用等级变化对应。假定企业资产价值变化幅度达到一定程度时其信用等级就会改变，由此得到等级转移与企业资产价值变化间的映射关系。
假设两笔贷款,一借款人信用等级为BB,一借款人为A

BB级借款人资产波动与其信用等级转移之间的对应关系
A级借款人资产价值的波动性与其信用等级转移之间的对应关系：

2）计算两企业资产价值变化的相关系数(利用多因素股票收益模型)
3）将相关系数代入两企业资产价值的联合正态分布密度函数中，计算两借款人资产价值波动范围分别在一定区域内的联合概率，该概率即等于和资产价值变动区域相对应的两借款人未来信用等级状态的联合转移概率。
两借款人在下一年保持初始等级的联合概率:
Pr(-1.23＜BB＜1.37,-1.51＜A＜1.98)
=
=0.7365
Pr——联合等级转移概率
Y——借款人(企业)的资产收益
ρ——两借款人资产收益相关性两借款人得到一个8×8的联合信用等级转移概率矩阵：
第二步，求出在不同信用状态下贷款组合的市场价值
求出单笔贷款在未来每种信用状态下的价值，再将组合中每笔贷款价值加总即得到组合的价值。最终得出一个8×8贷款组合价值矩阵
第四步，求出贷款组合基于实际分布或正态分布的VAR值。
已知贷款组合在不同信用状态下的价值及相应的联合转移概率，可得到组合价值的实际分布，利用联合转移概率矩阵和贷款组合价值矩阵可以估出组合在实际分布下的VAR值。

组合VAR值=组合均值－给定置信度水平上第1年末可能的组合价值

为简化计算，如果假定组合价值服从正态分布，则99%置信度上的VAR值为2．33×组合价值标准差
——模型的实际应用

利用求出的VAR值，可以计算出抵御组合风险所需的经济资本
从组合的角度衡量银行向某借款人发放贷款的边际风险贡献

——模型的特点
其一，盯住市场模型（MTM），即盯住信用等级变化对贷款理论市值的影响

其二，将组合管理理念引入信用风险管理领域

——模型的优点
其一，多状态模型，能更精确地计量信用风险的变化和损失值。
其二，率先提出资产组合信用风险的度量框架
——模型的局限
技术上：
假定贷款未来的等级转移概率与其过去的等级转移概率没有相关性。
假定转移概