信用风险管理中损失分布法与价值分布法的模拟比较

发布时间：2020-01-23 21:23

【摘要】：文章通过实际模型比较了信用风险的两大类模型:违约模型和盯市模型。信用风险具有广义与侠义之分,狭义的信用风险就指违约风险,即相关金融资产(贷款)发生违约的可能性及违约的可能损失;广义的信用风险在违约风险的基础上应该包括信用变化所带来风险,也就是信用迁移风险。文章通过构建具有蒙特卡洛模拟的信用风险模型,计算这两种风险值,通过比较得出如下结论:并不是广义的信用风险就大,而是与资产组合的信用状况相关,高信用品质的资产信用迁移增加风险,而对低信用品质的资产信用迁移减少风险。
【图文】：

若债务人违约，则损失L可由L=EAD×LGD，其中，EAD为债务人的违约暴露，LGD为债务人的违约损失；若债务人不发生违约，其损失为0，组合中所有资产损失之和就是整个组合的损失。(6)损失分布针对每种情景产生一个组合损失，重复足够多的次数得到不同情景的组合损失。用这些组合损失模拟损失分布。图1给出了一个具体信贷组合通过上述方法模拟出损失分布。根据损失分布数据可以得出不同置信水平上的风险值VaR和期望短缺ES。VaR就是损失分布与不同置信水平对应分位数上的损失值，而ES是超过相应分位数是损失的期望值。图2展示了所研究的信贷组合的风险状况。图2平均信用品质组合的VaR和ES1.2基于价值分布的蒙特卡罗模拟根据上面的分析与描述，我们采用蒙特卡罗模拟方法模拟大的信用风险组合的未来价值分布，并根据得到的价值分布估计相应的风险度量，包括不同置信水平上的期望短缺ES和风险值VaR。有关资产价值分布的蒙特卡罗模拟可以归纳成以下8个步骤：(1)根据历史数据估价信用转移概率矩阵,实证数据参见相关研究[9]，并计算相应的转换阈值，产生阈值矩阵。(2)估计不同信用级别的零息贷款的期限结构。(3)估价贷款或贷款的信用公司资产收益的相关性矩阵∑，并对相关性矩阵进行Cholesky分解∑=MMT。(4)根据相关性矩阵的Cholesky分解产生多维相关性随机序列，ε=Mη。(5)将随机序列和阈值矩阵进行比较，判断组合中各个资产的新的信用级别。(6)根据新的信用级别计算各个资产的新的价值，求和的得到组合的价值。(7)重复(5)、(6)多次，比如1000000次，则我们可以得到1000000个可能的未来资产组合价值，将之由小到大排序，形成一个一年后的可能资产价值样本分布。(8)根据价值分布计算风险值（VaR）和期望短缺（ES?

Cholesky分解产生多维相关性随机序列，ε=Mη。(5)将随机序列和阈值矩阵进行比较，判断组合中各个资产的新的信用级别。(6)根据新的信用级别计算各个资产的新的价值，求和的得到组合的价值。(7)重复(5)、(6)多次，比如1000000次，则我们可以得到1000000个可能的未来资产组合价值，将之由小到大排序，形成一个一年后的可能资产价值样本分布。(8)根据价值分布计算风险值（VaR）和期望短缺（ES）。图3是给出一个特定组合的模拟结果，根据上述步骤得出的价值分布。图3普通信用品质组合的价值分布图3是向左拖出尾部，图4是向右拖出尾部，这并不矛盾，因为图4显示的是损失分布，，上图是价值分布，所以分理论新探图1平均信用品质组合损失分布27

【参考文献】

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本文编号：2572415