现代信用风险度量模型评析(2)
2017-08-19 01:11
导读：该模型的主要优势在于：它拥有强大的理论基础，即现代公司理财和期权理论的“结构性模型”；它采用的主要是股票市场的数据，因此，数据和结果更新
该模型的主要优势在于：它拥有强大的理论基础，即现代公司理财和期权理论的“结构性模型”；它采用的主要是股票市场的数据，因此，数据和结果更新很快，具有前瞻性；由于该模型将股权视为企业资产的看涨期权，所以它可以用于任何公开招股公司。然而，该模型也存在缺点：假设比较苛刻，尤其是资产收益分布实际上存在“肥尾”（fat-tailedness）现象，并不满足正态分布假设；对于非上市公司，不得不采用历史财务数据，数据的时效性大打折扣；没有根据借款人信用品质、担保情况、可转换性等区分长期债券；它是违约式（Default-Mode, DM）模型，对企业的杠杆比率捕捉钝化，具有静态性；不能处理非线性产品，如期权、外币掉期。
信用度量术（CreditMetrics）
1997年，J.P.摩根联合当时世界一流银行和KMV公司共同开发出信用度量术（CreditMetrics），采用二阶段法度量信用风险，此后，A. Nyfeler（2000）、Lawrece R. Forest和Kpmecpeat Marwick（2000），David Jones和John Mingo（2001）对此作了进一步解释和拓展，现已基本成熟并成为当今世界最为著名的信用风险度量模型之一。
该模型计算起来比较复杂，也有很多假设：债券未来市场价值和风险完全由其远期利率分布曲线决定（相同信用等级的远期利率分布曲线是相同的），在模型中，唯一的变量是信用等级；信用等级是离散的，在同一级别的债券具有相同的迁移矩阵和违约率，迁移概率遵循马尔可夫过程（Markov Process），同时迁移概率具有稳定性，且实际违约率等于历史违约率；风险期限是固定的，一般为一年；不同债务人的信用等级的联合分布是用两者资产回报率联合分布来估计的，资产回报率的联合分布又用所有者权益收益率的联合分布来代替；每个信用等级对应一条零息票收益率曲线（相同信用等级的零息票收益率曲线是相同的）；违约的含义不仅指债务人到期没有偿还债务，还可指债务人信用等级的下降所导致的债券市场价值下跌，并且违约事件发生在债务到期。
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该模型要应用到利率期限结构理论，并利用大量历史统计数据，以计算不同年限跨度的信用等级迁移矩阵和违约率。因此，该模型考虑到债务人信用品质变化所带来的未来损失。该模型的组合方法有正态分布假设下的解析法和蒙特卡罗模拟法，通过均值、标准差、分位数、边际贡献等参数表达组合风险的特征。在资产价值服从正态分布下，可以根据信用等级迁移矩阵求出未来资产价值和方差，这样就可以求出在一定置信水平下的资产最大损失。如采用蒙特卡罗模拟法，就得利用VaR方法计算债券可能的最不利的变化，即向较差信用等级迁移的可能性，用此方法来计算在一定置信水平下债券最大可能的损失。一般而言，蒙特卡罗模拟法相对正态分布假设下的解析法计算的准确度高。
该模型的主要优势在于：对组合价值的分布有正态分布假定下的解析方法和蒙特卡罗模拟法（Monte Carlo Simulation），在一定程度上避免了资产收益率正态性硬性假设，可以用资产价值分布和百分位求出资产损失；对“违约”的概念进行了拓展，认为违约也包括债务人信用等级恶化；它是一种盯市（Market-to-Market，MTM）信用风险度量模型，能将债务价值的高端和低端考虑到；该模型适用范围非常广泛，包括传统的商业贷款、信用证和承付书、固定收益证券、贸易融资和应收账款等商业合同，而其高级版的信用风险度量术还能够处理掉期合同、期货合同及其他衍生产品；该模型提出了边际风险贡献的概念，很好地刻画新增一笔债券/贷款的风险和收益及其取舍方法。该模型存在劣势是：大量证据表明信用等级迁移概率并不遵循马尔可夫过程，而是跨时自相关的；信用等级迁移矩阵未必是稳定的，它受到行业、国家因素、周期因素等影响。
死亡模型（Mortality Model）
（转载自中国科教评价网www.nseac.com ） 1997年，Eward I. Altman和Suggitt，Kishore开发出债券的边际和累计死亡率表，俗称死亡率模型。
