03-2信用风险度量值模型ppt课件

1、第五章 信誉风险管理 第一节 信誉风险的成因第二节 信誉风险的度量第三节 信誉组合风险度量专家制度法Z评分模型ZETA评分模型VAR方法信誉度量制模型1. VARValue at Risk，译为在险价值或受险价值，是以货币方式表示的风险。定义Jorion ，1997：VaR是衡量在未来特定的一段时间内，某一给定的置信程度下，投资组合在正常情况下能够蒙受的最大损失。VaR是一种对能够实现的价值市值损失的估计，而不是一种“账面的损失估计。 严厉地说，VaR描画了在一定的目的期间内，收益和损失的预期分布的分位数c为置信程度VaR对应的是较低的尾部程度1-c。例如置信程度为95，VaR应该超越分布的一

2、切察看值总数的5%。VAR方法对VAR的描画有一位持有价值为1亿美圆的中期国库券的投资者，在1个月内该头寸会有多少损失呢？用历史数据来模拟该项投资的1个月期收益率以下图是自1953年以来5年期美国中期国库券的月收益率情况，该图阐明收益率在+5%和5%之间动摇。按照从最低到最高的顺序有规那么地陈列这些数字，计算每一个“横格中包含的察看值个数，建立一个月收益率的概率分布图050100- 5- 4- 3- 2- 11234505%损失概率552次察看中出现的次数V 为投资组合目前的价值V 表示投资组合在未来N天的价值损益变化c为置信程度普通为99、95等那么在未来N天，2 VaR的数学定义 或定义隐

3、含两个假设假设投资组合的构成在持有期间内维持不变VAR计算的最大损失值是在正常的情况下，它不包含崩盘或突发事件 在N天终了时，投资组合的损失大于或是等于VAR的概率是1-c，换句话，即在c的置信程度下，在N天终了时，投资组合所蒙受的潜在损失小于等于VAR。假设1个基金经理希望在接下来的10天时间内，在95%概率上其所管理的基金价值损失不超越$1,000,000。那么我们可以将其写作： 我们在C的置信程度上，在接下来的T个买卖日中损失程度不会超越的金额。 VaR回答的问题：A银行2006年4月1日公布其持有期为10天、置信程度为99%的VaR为1000万元。这意味着如下3种等价的描画：1、A银行

4、从4月1日开场，未来10天内资产组合的损失大于1000万元的概率为1%；2、以99的概率确信：A银行从4月1日起未来10天内的损失不超越1000万元。3、平均而言，A银行在未来的100天内有1天损失能够超越1000万元例如：3 规范正态分布下VaR值计算在规范正态分布下，当给定一个置信程度如95%，那么对应t=1.65，于是就可以计算出相应的最小报答R*=tVaR=t1-c收益概率密度损失VaR置信度为95的VAR值为1.65；置信度为97.5的VAR值为1.96置信度为99的VAR值为2.33置信度为99.5的VAR值为2.58因此，VaR是分布的规范差与由置信程度确定的乘子的乘积商定俗成：

5、VaR是以正数表示。4、VaR的两要素选择A.持有期的选择：计算VaR的时间长度一天、一月或一年等等。理想方法，思索将持有期与资产组合的存续期一致。资产组合的动摇性方差与时间长度正相关，故VaR随着持有期添加而添加。B.置信程度的选择：置信程度越高，对于同样的资产组合、在给定的持有期内，那么VaR越大，即资产的损失大于VaR的能够性越小，可靠性越高。花旗银行运用95.4%置信程度，美洲银行与JP摩根运用95%的置信程度，信孚银行运用99%的置信程度总结：VaR的优点1.准确性：借助于数学和统计学工具，VaR以定量的方式给出资产组合下方风险Downside Risk确实切值。2.综合性：将风险来

6、源不同、多样化的金融工具的风险纳入到一个一致的计量框架，将整个机构的风险集成为一个数值。可实施集中式的风险管理系统，提高风险管理的效率。总结：VaR的优点3、VaR概念简单、了解容易。给出了在一定置信程度下、特定时间内，金融资产组合的最大损失，以货币表示的风险比较适宜与股东、外界沟通其风险情况，充任信息披露工具。4、特别适宜监管部门的风险监管。VaR并没有通知我们在能够超越VaR损失的时间内的实践损失会是多少；VAR只思索资产正常动摇下的风险丈量，无法应对极端情况的出现。思索：VaR还有什么缺陷？缺陷：贷款的市值不能直接察看到假设无法察看到贷款市值的时间序列，那就无法计算贷款的方差在VaR方法

7、上，人们假定可买卖性金融资产的收益分布是呈正态分布状的，这与它们的实践分布是大体吻合的。但是对于贷款而言，它的价值分布离正态分布状偏向较大，具有非对称性。用VAR方法评价贷款的问题 所以我们既无法察看到贷款的市值(P)，也不可以获得贷款市值的变动率()。但是人们依然可以经过掌握借款企业的以下资料来处理这个问题。这些资料包括： 借款人的信誉等级资料； 在下一年度里该信誉级别程度转换为其它信誉级别的概率； 违约贷款的收复率。一旦人们获得了这些资料，他们便可以计算出任何一项非买卖性的贷款和债券的P值和值，从而最终可利用受险价值方法对单笔贷款或贷款组合的受险价值量进展度量。由于贷款是不可以公开进展买卖

8、的信誉度量制模型CreditMetrics模型根本原理计算单项贷款的VAR值的步骤CreditMetrics模型与巴塞尔协议CreditMetrics模型的优缺陷VaR方法作为市场风险丈量的最正确方法已被广泛运用；VaR方法能否也可以用来度量信誉风险？JP摩根美洲银行瑞士银行瑞士结合银行1997.2退出信誉风险的度量制模型1. Creditmetrics信誉度量制模型的根本原理计算信誉风险的VAR值即在给定的置信区间上、给定时段内，信贷资产能够发生的最大价值损失。信誉风险取决于债务人的信誉情况，而企业的信誉情况由被评定的信誉等级表示。信誉度量制模型以为信誉风险可以说直接源自企业信誉等级的变化，

9、并假定信誉评级体系是有效的，即企业投资失败、利润下降、融资渠道枯竭等信誉事件对其还款履约才干的影响都能及时恰当地经过其信誉等级的变化而表现出来。信誉度量制模型的根本方法就是信誉等级变化分析。 1预测借款人信誉等级的变动，得出信誉等级转移概率矩阵 2对信誉等级变动后的贷款市值进展估计 3计算贷款受险价值VAR2、计算单项贷款的VAR值的步骤：信誉度量制模型要处理的问题：假设下一个年度是一个坏年度的话，我们的贷款及贷款组合的价值将会遭到多大的损失？贷款的价值P贷款市值的动摇率未知：目的：度量贷款的受损价值可知的信息： 借款人的信誉等级 下一年该信誉等级转换为其它信誉级别的概率 违约贷款的收复率举例

10、：借款企业信誉等级为BBB级。5年期固定利率贷款，年贷款利率为6%，贷款总额为100(百万美圆)。1预测借款人信誉等级的变动，得出信誉等级转移概率矩阵假定借款人一年后有8种能够的信誉形状，即AAAD级违约那么一年后借款人由初始信誉等级转移到各种能够等级的概率称为信誉等级转移概率转移概率1。1一年期信誉等级转换矩阵 信誉等级的上升或下降必然会影响到一笔贷款余下的现金流量所要求的信贷风险加息差(或信贷风险酬金)，因此也就必然会对贷款隐含的当前市值产生影响。2对信誉等级变动后的贷款市值估计其中：P0贷款总额r0年贷款利率ri财政零息票债券的无风险利率Si每年的信誉加息差，它是不同期限的(零息票)贷款

11、信贷风险报酬率，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誉等级从BBB级上升的A级，那么对于发放贷款的金融机构来说它所发放的这笔贷款的第一年终了时的现值或市值便是 假设借款人在第一年终了时信誉等级从BBB级上升为A级，那么这100百万美圆贷款(帐面值)的市值可上升为108.66百万美圆 不同信誉等级下贷款市值情况借款人信誉等级转换后贷款市值的概率分布分布情况51.13107.09=均值109.37概率贷款市值百万美圆5年期BBB级贷款的市值实践分布情况Vi：每一信誉等级下的贷款市值Pi：借款人信誉等级转换到不同信誉等级下的概率3计算贷

12、款的VAR值首先，求贷款未来价值的均值和方差E贷款未来价值其次，求VAR值VAR等于一定的置信度上，年末能够的贷款价值与贷款预期平均价值间的差距，即贷款的价值损失。 假设贷款价值服从正态分布，那么置信度为95的VAR值为1.65；置信度为99的VAR值为2.33。 假设基于贷款价值的实践分布，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程度上年末能够的贷款价值 根据实践分布，计算VAR 根据正态分布模型的优点 其一，思索了借款人信誉等级转换的问题 其二，多形状模型，能更准确地计量信誉风险的变化和损失值。 其三，率先提出资产组合信誉风险的

13、度量框架，注重直接分析企业间信誉情况变化的相关关系，因此更加与现代组合投资管理实际相吻合4 CreditMetrics模型的优缺陷模型的局限 技术上：假定信誉评级是有效的。假定贷款未来的等级转移概率与其过去的转移概率没有相关性。假定转移概率在不同时期之间是稳定的，未思索经济周期的影响。假定企业资产价值的相关度等于企业股票收益的相关度，有待验证。 实践运用中：利用历史数据度量信誉风险，属于“向后看的方法。以债券等级转移概率近似替代贷款转移概率正态分布xp (x)0假设延续型随机变量X的密度函数为()()()+-=-xexfx22221smsp 其中 - m 0为参数 那么称随机变量X服从参数为m

14、，s2的正态分布。记作 XN,2规范正态分布x0 规范正态分布的密度函数为： 规范正态分布的分布函数为：假设XN(0,1)，那么PX0=P(X0)=0.5假设XN(,2)，那么PX=P(X)=0.5正态分布密度函数的图形性质(1) 曲线关于直线x=对称(2) 当x=时，p(x)获得最大值(3) 曲线在 处有拐点，并以ox轴为渐近线x0(4) 假设固定，而改动值，那么f(x)的图形沿x轴平行挪动，但不改动其外形。 因此y=f(x)图形的位置 完全由参数所确定。 (5)假设固定，改动的值0 x正态分布的重要性正态分布是概率论中最重要的分布，这可以由以下情形加以阐明： 正态分布是自然界及工程技术中最常见的分布之一，大量的随机景象都是服从或近似服从正态分布的。可以证明，假设一个随机目的遭到诸多要素的影响，但其中任何一个要素都不起决议性作用，那么该随机目的一定服从或近似服从正态分布 正态分布有许多良好的性质，这些性质是其它许多分布所不