信用风险度量 ——VaR值的计算方法研究

DualAtlas

信用风险度量方法——CreditMetdcs模型CreditMetrics模型Ill是在1997年，由美国j．P摩根银行、瑞士联合银行、KMV等机构合作推出的一种度量信用风险的方法，该模型以VaR理论为依据，以信用转移分析为基础和核心，对贷款组合的未来价值分布进行模拟，信用风险在险价值就等于在未来一段时间内在给定的置信水平下未来价值的抽样分位数和均值的差额。CreditMetrics
模型度量信用风险的主要思想是：

第一，设定一个风险期限长度，考虑到评级机构的审核频率一般设定为一年。选定一个信用评级体系，可以是权威机构的评级体系如穆迪或标准普尔的评级系统，也可以是银行内部的评级体系。根据所选的评级体系确定贷款的等级和信用等级转移概率矩阵。

第二，确定信用风险溢价以计算贷款在各信用等级下的远期价值。信用等级的升降必然影响到贷款余下现金流量所要求的风险溢价，从而贷款的现值会发生变化，

第三，确定不同信用级别贷款的违约回收率，每一等级的违约回收率由评级机构根据历史数据给出。事实上，违约回收率不是一个确定的数值，有较大的波动，它取决于贷款的种类、级别、风险缓释技术以及商业周期等。而每一类要素中又有很多不确定性因素。在实际计算中，通常假定回收率服从Beta分布。

第四，考虑到相关性，还需估计借款企业公司资产之间变化的相关性，进而估计贷款之间的联合违约概率以及联合转移概率。

第五，推导贷款或贷款组合价值变动的远期分布，得到分布的均值及分位数，进而计算信用风险的在险价值。