2016年銀行從業(yè)資格《風(fēng)險(xiǎn)管理》考點(diǎn):組合信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量
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組合信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量
1.違約相關(guān)性及其計(jì)量
相關(guān)性是描述兩個(gè)聯(lián)合事件之間的相互關(guān)系,而不僅僅是指兩個(gè)事件概率的簡單乘積。違約相關(guān)性的計(jì)量包括相關(guān)系數(shù)和連接函數(shù)兩種方法。
(1)相關(guān)系數(shù)
線性相關(guān)是最常見的一種相關(guān),可用統(tǒng)計(jì)學(xué)中最常見的簡單相關(guān)系數(shù)來計(jì)量。
【單選】X、Y分別表示兩種不同類型借款人的違約損失,其協(xié)方差為0.08,X的標(biāo)準(zhǔn)差為0.90,Y的標(biāo)準(zhǔn)差為0.70,則其相關(guān)系數(shù)為()。
A.0.630
B.0.072
C.0.127
D.0.056
答案:C
對于非線性相關(guān),可通過秩相關(guān)系數(shù)(Spearman)和坎德爾系數(shù)(Kendall)進(jìn)行計(jì)量。
上述相關(guān)性計(jì)量在數(shù)學(xué)上都具有良好的性質(zhì),目前在金融工程領(lǐng)域也得到了廣泛的應(yīng)用,但它們共同的缺點(diǎn)是只能刻畫兩個(gè)變量之間的相關(guān)程度,卻無法通過各變量的邊緣分布刻畫出兩個(gè)變量的聯(lián)合分布。希望通過單比債項(xiàng)的不同損失分布來計(jì)算組合的損失分布,可以采用連接函數(shù)。
(2)連接函數(shù)
連接函數(shù)是一個(gè)把單變量概率密度函數(shù)連接成聯(lián)合分布函數(shù)的函數(shù)。
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2.信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型
根據(jù)原理上的差異,信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型可以分為兩類:
解析模型。通過一些簡化假設(shè),對信貸資產(chǎn)組合給出一個(gè)“準(zhǔn)確”的解。解析模型能夠快速得到結(jié)果,但缺點(diǎn)是需要建立在對違約風(fēng)險(xiǎn)因素諸多苛刻的假定基礎(chǔ)上。
仿真模型。用大量仿真試驗(yàn)(情景模擬)所產(chǎn)生的經(jīng)驗(yàn)分布來近似代替真實(shí)分布。仿真模型具有很大的靈活性,但是對信息系統(tǒng)的計(jì)算能力要求很高。
(1)CreditMetrics模型
CreditMetrics模型本質(zhì)上是一個(gè)VaR模型,目的是為了計(jì)算出在一定的置信水平下,一個(gè)信用資產(chǎn)組合在持有期限內(nèi)可能發(fā)生的最大損失。CreditMetrics模型的創(chuàng)新之處正是在于解決了計(jì)算非交易性資產(chǎn)組合VaR這一難題。
?、傩庞蔑L(fēng)險(xiǎn)取決于債務(wù)人的信用狀況,爾債務(wù)人的信用狀況則用信用等級表示。
?、谛庞霉ぞ?包括貸款、私募債券等)的市場價(jià)值取決于借款人的信用等級,即不同信用等級的信用工具有不同的市場價(jià)值,因此,信用等級的變化會帶來信用工具價(jià)值的相應(yīng)變化。
?、跜reditMetrics模型的一個(gè)基本特點(diǎn)就是從資產(chǎn)組合而并不是單一資產(chǎn)的角度來看待信用風(fēng)險(xiǎn)。
?、苡捎贑reditMetrics模型將單一的信用工具放入資產(chǎn)組合中衡量其對整個(gè)組合風(fēng)險(xiǎn)狀況的作用,而不是孤立地衡量某一信用工具自身的風(fēng)險(xiǎn),因而,該模型使用了信用工具邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)(Marginal
Risk
Contribution)這樣的概念來反映單一信用工具對整個(gè)組合風(fēng)險(xiǎn)狀況的作用。邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)是指因增加某一信用工具在組合中的持有量而增加的整個(gè)組合的風(fēng)險(xiǎn)。
【單選】CreditMetrics模型使用了()這一概念來反映單一信用工具對真?zhèn)€組合風(fēng)險(xiǎn)狀況的作用。
A.秩相關(guān)系數(shù)
B.連接函數(shù)
C.信用工具邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)
D.違約概率
答案:C
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(2)CreditPortfolioView模型
麥肯錫公司提出的CreditPortfolio
View模型直接將將轉(zhuǎn)移概率與宏觀因素的關(guān)系模型化,然后通過不斷加入宏觀因素沖擊來模擬轉(zhuǎn)移概率的變化,得出模型中的一系列參數(shù)值。Credit
Portfolio
View模型可以看做是CreditMetrics模型的一個(gè)補(bǔ)充,因?yàn)樵撃P碗m然在違約計(jì)量上不使用歷史數(shù)據(jù),而是根據(jù)現(xiàn)實(shí)宏觀經(jīng)濟(jì)因素通過蒙特卡洛模擬計(jì)算出來,但對于那些非違約的轉(zhuǎn)移概率則還需要?dú)v史數(shù)據(jù)來計(jì)算,只不過將這些基于歷史數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)移概率進(jìn)行了調(diào)整而已。該模型本身并不能計(jì)量出完整的等級轉(zhuǎn)移矩陣。
【單選】多重信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型被廣泛應(yīng)用于國際銀行業(yè)中,其中(
)直接將轉(zhuǎn)移概率與宏觀因素的關(guān)系模型化,然后通過不斷加入宏觀因素沖擊來模擬轉(zhuǎn)移概率的變化,得出模型的一系列參數(shù)值。
A.CreditMetric模型
B.CreditPortfolio模型
C.CreditRisk+模型
D.KMV模型
答案:B
(3)CreditRisk+模型
Credit
Risk+模型是根據(jù)針對火災(zāi)險(xiǎn)的財(cái)險(xiǎn)精算原理,對貸款組合違約率進(jìn)行分析的,并假設(shè)在組合中,每筆貸款只有違約和不違約兩種狀態(tài)。Credit
Risk+模型認(rèn)為,貸款組合中不同類型的貸款同時(shí)違約的概率是很小的且相互獨(dú)立,因此,貸款組合的違約率服從泊松分布。
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3.組合損失的壓力測試
根據(jù)巴塞爾委員會2005年的定義,壓力測試是一種風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù),用于評估特定事件或特定金融變量的變化對金融機(jī)構(gòu)財(cái)務(wù)狀況的潛在影響。
作為商業(yè)銀行日常風(fēng)險(xiǎn)管理手段的有效補(bǔ)充,壓力測試早期主要用于市場風(fēng)險(xiǎn)管理,但隨著時(shí)間的推移,業(yè)界也逐漸開始利用壓力測試來補(bǔ)充信用風(fēng)險(xiǎn)模型的不足。
壓力測試主要采用敏感性分析的情景分析方法。敏感性分析用來測試單個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素或一小組密切相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)因素的假定運(yùn)動(如收益曲線的平移)對組合價(jià)值的影響;情景分析模擬一組風(fēng)險(xiǎn)因素(如股權(quán)價(jià)格、匯率和利率)的多種情景對組合價(jià)值的影響。敏感度測試著重分析特定風(fēng)險(xiǎn)因素對組合或業(yè)務(wù)單元的影響,而情景分析評估所有風(fēng)險(xiǎn)因素變化的整體效應(yīng),更頻繁地用于機(jī)構(gòu)范圍內(nèi)的壓力測試。
盡管壓力測試并不困難,但過多的壓力測試并不意味著抓住了風(fēng)險(xiǎn)管理的實(shí)質(zhì)和要害,也不意味著高水平的風(fēng)險(xiǎn)管理。而且,由于每次壓力測試只能說明時(shí)間的影響程度,卻并不能說明事件發(fā)生的可能性,使得管理者對眾多的壓力測試結(jié)果難以分清主次,因而對決策的幫助并不大。此外,壓力測試只是對組合短期風(fēng)險(xiǎn)狀況的一種衡量,因此屬于一種戰(zhàn)術(shù)性的風(fēng)險(xiǎn)管理方法。
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