模型 信用风险

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1、在进行研究规划的过程中,我们发现中小企业经营规模有限,实力不够雄厚,客观上来说进 行贷款时的信用度不是很高,而且由于中小企业数量多,贷款数量庞人繁杂,贷款方式多样 不规范,所以有进行信用风险分析的必要,于是我们打算利用瑞士信贷银行开发的Credit Risk+模型去屋化考屋该民营银行试点的信用风险。(本文信用风险特指商业银行贷款信用风 险。)可行性分析:在与该试点银行沟通的过程中,银行承诺我们预计将得到部分关于银行资产结构卜时河期限 结构,个体历史信用状况,还款额度等资料和数据,以此对信用风险进行了系统分析,数据 充分。我们比较了四种不同的模型,分别是Credit Metrics市场价值模型,

2、KMV模型, CreditRisk+精算风险模型,Credit Portfolio View模型,最终选择了CreditRisk+tn算风 险模型,模型完整可靠,适用性明显,并且后期我们将有机会与银行方面对分析结果进行讨 论研究,整体衡量过程完整,具有可行性。模型系统介绍:1. 用于进行量化的信用风险因子:进行信贷组合管理需要对贷款组合的信用风险进行量化,而衡屋信用风险的主要在于影响信 用风险的四个因子,即违约概率(PD)、违约损失率(LGD)、违约敞ll(EAD)、有效期限(M)。 违约概率通常指特定债务人的单独违约概率,但当存在另一个借款人或者第三方提供的信用 保护时,此时的违约概率就不仅

3、仅是债务人的违约概率,也涉及另一个借款人或担保方的违 约概率。从理论上来说,只有当两者同时违约,才会导致债务违约。根据实际情况需求,我 们引入联合违约概率,假设借款人的违约概率为a,另一借款人或担保方的违约概率为b,两 者的违约相关性为p,那么在数学上联合违约概率就表示为:P = b*g+p* J b * (1 b) + 9 * (1 9) (0 p Ya为近似整数值损失,同时这个 贷款组合中的每一个债务人都受到N个系统性风险因子Sk,21, ”,N的影响,假设S。服从独 立的Gamma分布,密度函数为:ESJ varSk为以的期塑和标准差,其对债务人的影响程度为航,N s叫S 1,叫Sk=l

4、这里引入轴0 = l-Xk=iAk表示债务人A自身特有风险权重和So = lo 则条件概率可以表示为:P:-PA|(S-S0,Sp-,SN)并且有:N 2E|Pll- Pa,卜 P: 譏尹粗S JO9. 损失概率分布的计算:用X, X。分别表示贷款组合的损失和债务人A的损失就单个债务人而言,他只可能有两种状态:违约或不违约,所以就用服从0-1 分布的e来表示,即如果债务人A违约,则以21:如果债务人A不违约,则以6二0。 因为债务人违约概率很小可以近似求出:S) = 1 + Pa(zYa - 1) = expln(l +M(zV - 1)兀 Pa(zYa - 1)同时模型假设了:在考虑系统性风

5、险因子的影响下,债务人的违约是独立的,继续假设ESk二1,结果得到:Gx(z|S)-JjGA(z|S)-expPX(z -l)j令冷=九1 (AkPk 丑二S/l AkPk ZYA,则:由于模型假设贷款损失服从泊松分布,系统性风险因子服从独立的Gamma分 布,根据广义全概率公式可以把概率生成函数Gx(z)写成:“卄计角(亍*广由于上面假设E$二1,根据Gamma分布的性质,得到以以=1,以=石治=寺,所以有:通过债务入违约概率的标准差血对5进行了估计,在ES订二1的条件下有耳=土乙3从cUt(xH)-rrf 1_久)丿然后我们利用递推算法对$ (z)进行运算,首先取对数:lnGx(z)-如(

6、叭-1)+(叫)-叭(z)+茁十穿議)2心魚)”o(z)(z) A s(z)1-V-O(Z) Z k l-k(z) ra k 1 -(z)其中6 = 0, Ale = 1+:* = akk = 1,,N),% = “0最后得到:N9ag Gx(0)c*Q(l(5k)giX(0)g寸当nN 1时,g*存$(0)1& + l)b0ai-j -其中引入了两个多项式A(Z)=马=询刃,B(Z) = S;=obj z丿,通过泰勒级数展开,可以知道: %=和。)(0)沏=和。)(0).综上所述,参数i, r以及多项式A(z)、B的系数均可由(3-13)求得,这样就可以得到贷款组合的损失概率分布环。从上文可以知道,要运用Credit Risk+模型来量化贷款组合的信用风险主要需要L、匕、刁、3/上和违约损失率这几类数据。我们将以银行提供的数据依据实际情况进行分析, 另外在模型中3展,心1,,N为系统风险权重,表示各个系统风险因子对债务人 财富的影响程度的人小,轴。=1-为罟“轴上为债务人特有风险的权重。我们选取2个系统 风险因子:GDP增长率和国家财政支出增长率,债务人财富用债务人净资产增长率表示。因 为在股票市场上,个股的涨跌波动与整个市场

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