[转帖]信用风险

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信用风险管理模型- I

如果我们能够准确预测未来一段时间内的利率、汇率、石油、棉花、白糖等等的价格，那么我们还需要什么GBM模型呢.一切都是确定了的，有点像社会主义计划经济。
同样在现代金融信用风险管理领域，如果我们能准确知道某个行业、某个企业未来的发展，那么毫无疑问，所有的与之相关产品的定价或者相应的资产准备金能就能准确地计量。在这种假设下，我们就得到信用风险管理最简约的模型，即
1. 不用考虑信用资产组合的影响。
2. 不用考虑未来坏账发生的可能性。
3. 不用考虑坏账发生后抵押物的价值的变化。
4. 不要考虑涉及的坏账的变化。

这样，我们就得到最基本的信用价值模型。Value Of Credit Risk = (Time Value Discount Factor)*(Exposure At Default)*(Default Probability)*(1-Recovery Rate).
举例来说，如果我们知道某个公司在银行申请了一笔5年期总共价值100万的贷款，期末还本付息；同时我们也知道银行在第5年破产的概率为0.3%,破产后，贷款行的债权为40%.这样，我们就可以准确计算出在发放贷款时，银行应该向该公司收取多少个点作为风险的资金储备。

同时，因为此而产生的储备金的成本也应该有该公司承担，储备金的计算可以用1.65个标准差得到。因为这里的假设简化了计算，在下面的讨论中，要得到UL就不是那么简单了。

有了上述假设和公式，我们就可以一步步的把公式还原到现实世界。

http://www.brar.cn/thread-4744-1-1.html

[此贴子已经被作者于2007-1-11 12:04:23编辑过]

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关键词：信用风险 Probability credit risk exposure Recovery 风险 信用

信用风险管理模型- II

首先，我们将DP由常量还原为变量，其余假设条件保持不变。这样，CVar就是DP加权下的值。用数学公式表示就是CVar = CVar1+CVar2+... (CVar1 为对应时间段的CVar=(Time Value Discount Factor)*(Exposure At Default)*(Default Probability)*(1-Recovery Rate) ), 下面我们就DP为piecewise,连续变量分开讨论。
1. Piecewise.
这是计算DP相对简单的一个方法，即我们假设某个公司在一段时间内的DP是保持不变的。这个时间段可以是一个财务年度，也可以是评级机构保持评级的一个时间段。CreditRiskMetrics就是运用了这个方法。概括来讲，在没有新的信息揭示DP变化的情况下（不管是财务数据的解读还是评级的变化），我们倾向认为其财务状况保持不变（忽略宏观经济的影响）。这样我们就可以得到相对常量更准确的模型。每个时间段的DP就可以分别确定。比如AAA的DP为0.001%,同时我们也意识到这个过程是符合makov链的，下一个阶段的DP仅由其上阶段的状态决定，确定le
BBB-->BBB的概率，BBB-->BB的概率...，再计算DP就相对简单。
2。连续变量
如上所述，piecewise的问题在于DP在末端时间内的确定性。但是现实世界中，这一定是个变量。KMV的模型就是为了解决这个问题而存在的。下次讨论这个问题

转自http://www.brar.cn/thread-4774-1-1.html

班主的马屁还是要拍的，东西的确不错。

还会有连载吗？

KMV的模型，有很具体的说法吗？我很有兴趣。

83938.pdf (472.55 KB)

2007-1-13 10:27:00 上传

[转帖]信用风险

已经上传在附件了,现在的信用模型有了更多的改进,但是KMV好象因为其模型不是很复杂,又实用,因此在使用的金融机构还是挺多的

谢谢。Credit Risk Management还是很有意思的。