交易对手信用风险管理中的错误界限

压力测试算法中的市场信用相关性越低，差异越大。排序方法确实为该投资组合生成了相对保守的数字（在市场信用相关性较高的情况下）。除了图6所示的结果外，表1还显示了根据99%置信水平的最坏情况联合分布计算的系统CVaR toCVaR的最小值和最大值。注意，结果与我们在α=95%时观察到的结果一致。图7显示了使用最大410个交易对手的总投资组合损失计算CVaR比率的类似结果，这些交易对手占投资组合总敞口的99.6%以上。与图6相比，这些图表基于更高的密度水平，α=99%。当我们使用总投资组合损失而非系统损失时，表2显示了与表1中所示结果类似的结果。5结论和未来工作在本文中，我们研究了给定规定的多元边际和非线性损失函数的一组风险因素的最坏情况联合分布问题。我们证明，当风险度量为CVaR，且分布离散化时，可以使用线性规划方便地解决该问题。该方法适用于任何提供保证金的情况，需要确定总投资组合风险的界限。这在许多金融环境中都会出现，包括奇异期权的定价和风险管理、结构化金融工具的分析，以及不同风险类型的投资组合风险汇总。本文着重介绍了交易对手信用风险的应用，包括评估信用估值调整中的错误方式风险，以及交易对手信用风险度量。

随后介绍并讨论了该算法在实际投资组合中的详细应用。本文提出的方法将引起监管机构的兴趣，监管机构有兴趣确定行业风险经理估计（或假设）的保守依赖结构的实际情况。风险管理者也会对它感兴趣，他们可以利用它来根据风险度量计算中的依赖性对他们的假设进行压力测试。参考主义。Avellaneda，A.Levy和A.第。在波动不确定的市场中对衍生证券进行定价和对冲。《应用数学金融》，2:73–88，1995年。巴塞尔银行监管委员会（BCBS）。资本计量和资本标准的国际趋同：修订后的综合框架。技术报告，国际清算银行，2006年。可在http://www.bis.org/publ/bcbs118.htm.Basel银行监管委员会（BCBS）。巴塞尔协议III：更具弹性的银行和银行系统的全球监管框架——2011年6月修订版。技术报告，国际清算银行，2011年。可获得的athttp://www.bis.org/publ/bcbs189.htm.Basel银行监管委员会（BCBS）。对贸易书的基本评论。技术报告，国际清算银行，2012年。可访问www.bis。org/publ/bcbs219。pdf。M.贝格尔博克、P.亨利·拉博德和F.彭克纳。期权价格的模型独立边界：一种大众运输方法。可获得的athttp://ideas.repec.org/p/arx/papers/1106.5929.html, 2011.D.贝尔西马斯和I.波佩斯库。期权与股票价格的关系：凸优化方法。运筹学，50（2）：358-3742002。J.比昂·纳达尔和M.克瓦雷克。模型不确定性下的风险度量。《应用概率年鉴》，22（1）：213–238，2012年。X.Chen、G.Deelstra、J.Dhaene和M.Vanmaele。

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