信用风险度量第五篇 章 CreditRisk+模型.pptVIP

信用风险度量 第五章 CreditRisk+模型 CreditRisk+模型的背景 CreditRisk+模型的基本内容 CreditRisk+模型的应用 知识结构图 * * CreditRisk+模型的基本内容 CreditRisk+模型的应用 模型框架 模型基本假设 违约数量概率分布 违约损失概率分布 模型评价 信用风险管理 经济资本配置 积极的组合管理 CreditRisk+模型的背景 CreditRisk+模型 CreditRisk+模型是1993年瑞士信贷金融产品公司（CSFB）开发的信用风险度量模型。它采用保险精算方法推导债券、贷款组合的损失分布，建立仅考虑违约风险的模型。 该模型属于信用违约风险度量模型，它在对违约风险进行分析时使用风险暴露的规模、期限以及债务人信用质量等信息，是一个违约风险的统计模型。 瑞士信贷公司尽量避免对金融工具价格行为本身进行研究，而是建立债务人违约事件的概率分布和金融资产分布之间的关系。 通过保险建模技术，CreditRisk+模型有效刻画了信用风险偶发性的特征，同时也直观的给出了贷款违约数量以及组合损失的分布。 第一节 CreditRisk+模型的背景 * * 第二节 CreditRisk+模型的基本内容 CreditRisk+模型有三个模块组成：信用风险管理、经济资本配置及积极的组合管理，信用风险管理模块的内容见表5-1。 信用风险管理 模型输入 违约率 违约率波动 风险敞口 违约损失率 模型输出 违约数量分布 违约损失分布 * * 一、CreditRisk+模型框架 表5-1 信用风险管理模块 CreditRisk+模型的信用风险管理部分需要设定相关的输入变量：违约率、违约率波动性、风险暴露和回收率。模型中的违约率和违约波动性是根据不同的信用评级的违约率统计资料得出的经验数据。 （一）违约事件的描述 如果有一个由10000个债务人组成的组群的平均违约数量为10。根据假设（3），违约数量具有时间上的不相关性，那么下一年中没有违约发生的概率为： 同理，有20个违约的概率为： 由此即可获得一组债务人违约数量的概率分布。 二、CreditRisk+模型 * * （二）风险暴露的频段分级 第一，根据所有贷款的风险暴露情况设定风险暴露频段值，记为L。例如，取L=2万元作为一个频段值。 第二，用N笔贷款中最大一笔贷款风险暴露值除以频段值L，将计算数值按照四舍五入为整数，称为风险暴露的频段总级数，设为m，于是得到m个风险暴露频段级。 例如，一个由1000个贷款组成的组合，最大一笔贷款的风险暴露为11万元，频段值L=2万元，那么总频段m=6，共可分为2、4、6、8、10、12六个频段。 二、CreditRisk+模型 * * （二）风险暴露的频段分级 第三，将每笔贷款的风险暴露数量除以频段值L，再按照四舍五入的规则将计算数值凑成整数，然后将该笔贷款归类到该整数值所对应的频段级。 类似地，可将所有贷款归类。例如，1000笔贷款组合中的一笔风险暴露为7万元的贷款，计算7/2=3.5万元，四舍五入后归入频段4万元。 二、CreditRisk+模型 * * （三）各个频段级的贷款违约数量和违约损失概率分布 假设处于某频段级的贷款违约数服从泊松分布，于是可以计算每一个频段内违约数量的概率分布。 例如，对于频段4万元，如果对应有200笔贷款，这一频段组合的违约数量服从均值为5的泊松分布，那么，可以计算相应的违约数量x的概率分布。 同样在该频段内，平均风险暴露为4万元已知，那么用违约数量x乘以4万元即可计算得到该频段内违约损失的概率分布。 二、CreditRisk+模型 * * （四）贷款组合的违约损失分布 在求出各个频段级的贷款违约概率及预期损失后，加总m个风险暴露频段级的损失，则可以得到N笔贷款组合的损失分布。 在每个分级内，所有债务人共享一个风险暴露和违约损失。然而，相同的组合损失金额有可能对应多种损失组合，例如，同样的100万元损失，两频段的组合可能是（20,80），也有可能是（30,70）。 因此，需要加总计算概率。进而可以计算所有可能损失组合对应的概率，最终得到整个贷款组合损失的分布。 〈案例分析〉基于CreditRisk模型的信贷资产证券化信用风险管理与控制 二、CreditRisk+模型 * * CreditRisk+模型属于一种违约风险统计模型，它的一大优势是没有对违约原因做任何假设。 该模型将违约率视为连续随机变量，并将违约率的波动率纳入模型以体现违约率本身的不确定性这一特征。通过使用违约波动率参数，CreditRisk+模型得以得到简化，而且不用考虑违约相关性特征。 Credirisk+模型将保险建模技术引入信用风险领域，抓住信用违约事件的特征，从而可计算违约损