很多FRM考生在備考時(shí)，總會(huì)困惑為什么我看了那么多的信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型，卻總是無法把握要點(diǎn)，對(duì)于這些總是不得其門而入的考生，金程網(wǎng)校FRM小編，特地就信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型，給大家分享一些考試經(jīng)驗(yàn)。

　　什么是信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型?

　　信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型大致上可以分為兩類，其一是解析模型，其二是仿真模型。

　　解析模型就是通過簡(jiǎn)化和假設(shè)，對(duì)信貸資產(chǎn)組合做出一個(gè)相對(duì)“準(zhǔn)確”的解釋，使用解析模型，能夠快速的獲取結(jié)果，但是在建立解析模型時(shí)，需要建立多個(gè)委員風(fēng)險(xiǎn)因素、以及諸多苛刻的假定條件。

　　仿真模型則是使用大量的情景模擬，也就是仿真實(shí)驗(yàn)，隨后二產(chǎn)生的經(jīng)驗(yàn)分布來代替真實(shí)副本，相較于解析模型，仿真模型有更大的靈活性、可操作性，但是仿真模型更加考驗(yàn)信息系統(tǒng)的計(jì)算能力。

　　信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型的一般形式

　　1、creditmetrics模型

　　creditmetrics模型本質(zhì)上是一個(gè)var模型，可以通過此模型計(jì)算初在一定置信區(qū)間下，一個(gè)信用資產(chǎn)組合在持有期間，可能發(fā)生的損失。creditmetrics模型的產(chǎn)生正是為了解決非交易性資產(chǎn)組合var計(jì)算的這一難題，它的出現(xiàn)給其它模型帶來極大的意義。

　　(1)信用風(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(jí)表示。

　　(2)信用工具(包括貸款、私募債券等)的市場(chǎng)價(jià)值取決于借款人的信用等級(jí)，即不同信用等級(jí)的信用工具有不同的市場(chǎng)價(jià)值，因此，信用等級(jí)的變化會(huì)帶來信用工具價(jià)值的相應(yīng)變化。

　　(3)creditmetrics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)。

　　(4)由于creditmetrics模型將單一的信用工具放入資產(chǎn)組合中衡量其對(duì)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)(marginarisk contribution)這樣的概念來反映單一信用工具對(duì)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)。

　　2、credit portfolio view模型

　　這是麥肯錫公司提出的credit portfolio 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(duì)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(jí)轉(zhuǎn)移矩陣。

　　3、credit risk+模型

　　credit risk+模型是根據(jù)針對(duì)火災(zāi)險(xiǎn)的財(cái)險(xiǎn)精算原理，對(duì)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。

　　>>>如果你在看了我們的信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型分析后，還是不太了解的話，不妨直接與我們的老師交流

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