信用风险度量的CreditMetrics与KMV模型的比较
Creditmetrics模型
Creditmetrics模型
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Creditmetrics模型的提出
Creditmetrics模型（信用计量模型）是J.P.摩根在1997年推出的用于量化信用风险的风险管理产品。与1994年推出的量化市场风险的Riskmetrics一样，该模型引起了金融机构和监管当局的高度重视，是当今风险管理领域在信用风险量化管理方面迈出的重要一步。[编辑]
Creditmetrics模型的基本思想
1、信用风险取决于债务人的信用状况，而企业的信用状况由被评定的信用等示。因此，信用计量模型认为信用风险可以说直接源自企业信用等级的变化，并假定信用评级体系是有效的，即企业投资失败、利润下降、融资渠道枯竭等信用事件对其还款履约能力的影响都能及时恰当地通过其信用等级的变化而表现出来。信用计量模型的基本方法就是信用等级变化分析。转换矩阵（Transition Matrix一般由信用评级公司提供），即所有不同信用等级的信用工具在一定期限内变化（转换）到其他信用等级或维持原级别的概率矩阵，成为该模型重要的输入数据。
2、信用工具（包括债券和贷款等）的市场价值取决于债务发行企业的信用等级，即不同信用等级的信用工具有不同的市场价值，因此，信用等级的变化会带来信用工具价值的相应变化。根据转换矩阵所提供的信用工具信用等级变化的概率分布，同时根据不同信用等级下给定的贴现率就可以计算出该信用工具在各信用等级上的市场价值（价格），从而得到该信用工具市场价值在不同信用风险状态下的概率分布。这样就达到了用传统的期望和标准差来衡量资产信用风险的目的，也可以在确定的置信水平上找到该信用资产的信用值，从而将Var的方法引入到信用风险管理中来。
基于KMV模型的商业银行信用风险度量及管理研究
基于KMV模型的商业银⾏信⽤风险度量及管理研究
1 导⾔（论⽂中不能出现截图）
1.1 研究背景及意义
在新巴塞尔协议的背景下，商业银⾏所⾯临的风险可明确分类为：信⽤风险、市场风险、操作风险、流动性风险、清算风险、法律风险和信誉风险等七种类型。McKinney（麦肯锡）公司以国际银⾏业为例进⾏的研究表明，以银⾏实际的风险资本配置为参照，信⽤风险占银⾏总体风险暴露的60％，⽽市场风险和操作风险仅各占20％。因此，在商业银⾏所⾯临的众多风险中，信⽤风险占有特殊的地位，且信⽤风险已经成为国际上许多商业银⾏破产的主要原因。对于我国商业银⾏来说，企业贷款是其主要业务，银⾏⼤部分的⾦融资产为企业贷款，因此贷款的信⽤风险是商业银⾏信⽤风险的最主要组成部分。截⾄2014年底，商业银⾏的不良贷款余额为5921亿元，不良贷款率1％，⽐年初增加993亿元；2014年我国银⾏业⾦融机构不良贷款率达1.64%，较2013年提⾼了0.15%；商业银⾏2014年末不良贷款率1.29%，提⾼了0.29%，2014年商业银⾏不良贷款率创2009年来新⾼,2013年和2014年我国商业银⾏不良贷款率也不断上升。以上数据都表明我国商业银⾏的信⽤风险形势还相当严峻。信⽤风险问题俨然成为阻碍我国⾦融业的持续发展的重要原因。因此，研究信⽤风险的特点，收集信⽤相关数据，建⽴度量信⽤风险的信⽤风险模型，定量分析信⽤风险数据，以及如何将信⽤风险管理措施运⽤到各项业务当中，已经是商业银⾏提⾼经营管理⽔平，降低信⽤风险的最基础、最迫切的要求。本论⽂的选题就是在这样的前提和背景下进⾏的。
风险管理-信用风险量化的4种模型 精品
信贷风险管理的信用评级方法
信贷风险管理的新方法
信贷风险管理是当今金融领域的一个重要课题。银行在贷款或贷款组合的风险度量中特别注意运用信贷风险管理的工具。除了专家系统、评分系统和信用打分系统等传统方法外，新的信贷风险管理方法主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型。
1、KMV——以股价为基础的信用风险模型
历史上，银行在贷款决策时，曾经长时间忽视股票的市价。 KMV模型基于这样一个假设——公司股票价格的变化为企业信用度的评估提供了可靠的依据。从而，贷款银行就可以用这个重要的风险管理工具去处理金融市场上遇到的问题了。尽管很少有银行在贷款定价中将KMV模型作为唯一的信用风险指示器，但非常多的银行将其用为信贷风险等级的早期报警工具。
KMV实际上是一个度量违约风险的期权模型，是由买入期权推演而来的。
KMV扭转了看待银行贷款问题的视角，从借款企业的普通股持有者的视角来看贷款偿还(回报)的激励问题。信用中国c86. 我们共同打造换句话说，它将持有普通股视为与持有一家公司资产的买入期权相同。基本原理如图所示：
（1）KMV是如何工作的？
假设普通股持有者拥有公开交易公孙的股票，公司债务是一张一年期的单一贴现票据（single discount note）,票面价值是B.上图显示的是从普通股持有者方面来看的贷款偿还问题。
在图中，若公司资产的价值跌到OB以下（以左，如OA1）,股的持有者就不会偿还那个等于OB的债务。当然，如果选择违约，他就必须将对公司资产的控制权转让给贷款银行，公司所有者的普通股就一文不值了。然而，若公司资产的价值是OA2，公司就会偿还债务OB，而保留其余的价值BA2.在KMV模型中，公司债务的票面价值B就是买入期权中的约定价格。可以看到公司的风险底线（downside risk）被限制在OL，因为“有限责任”保护了普通股的持有人。从而，对一个好公司的股票持有者的回报有一个有限的底线和一个无限延长的上限。
信用计量模型(creditmetrics)
Creditmetrics基本假设
1. 信用评级有效。信用状况可由借款人的信用等 级表示； 2. 借款人的信用等级变化可能有不同的方向和概 率
例如， 上一年AAA的借款人有90％的可能转变为 AA级。 把所有的可能列出，形成的“信用评级转移矩阵”。
注：以上这些资料可以公开得到
步骤1
估计信用转移矩阵
根据历史资料得到，期初信用级别为AAA的借款 人，1年后的信用等级转换的概率如下 AAA，90.81％ AA，8.33％ A，0.68％ BBB，0.06％ BB，0.12％ CCC，0 D，0
AAA
AAA，0.09％ AA，2.27％ A，91.05％ A BBB，5.52％ BB，0.74％ CCC，0.01％ D，0.06％
3 、kmv模型所提供的edf指标来自于对股票市场价 格实时行情的分析，反映了市场中的投资者对于该 企业未来发展的综合预期，被认为是一种向前看 （forward-looking）的方法; creditmetrics模型采用 的主要依赖信用状况变化的历史数据的向后看 （backward-looking）的方法有根本性的差别。
Creditmetrics模型与KMV模型的比较
1、KMV模型对企业信用风险的衡量指标主要来自于对该企 业股票市场价格变化的有关数据的分析，而creditmetrics模 型对企业信用风险的衡量来自于对该企业信用评级变化及其 概率的历史数据的分析。这是两者最根本的区别之一。 2、KMV模型可以随时根据该企业股票市场价格的变化来更 新模型的输入数据，得出及时反映市场预期和企业信用状况 变化的新的edf值。因此，kmv模型被认为是一种动态模型， 可以及时反映信用风险水平的变化。 creditmetrics采用的企业信用评级，无论是内部评级还是外 部评级，都不可能象股票市场价格一样是动态变化的，而是 在相当长的一段时间内保持静态特征。这有可能使得该模型 的分析结果不能及时反映企业信用状况的变化。
Creditmetrics模型
Creditmetrics模型
编辑
Creditmetrics模型（信用计量模型）是J.P.摩根在1997年推出的用于量化信用风险的风险管理产品。与1994年推出的量化市场风险的Riskmetrics一样，该模型引起了金融机构和监管当局的高度重视，是当今风险管理领域在信用风险量化管理方面迈出的重要一步。
目录
1基本思想
2分析
方法
“信用度量制”方法
3与KMV模型的比较
、
、
信用风险度量模型
信用风险度量模型
信用风险度量模型（Credit Risk Measurement Model）
信用风险度量模型的概述
信用风险(credit risk)是指由于借款人或市场交易对方违约而导致损失的可能性，以及由于借款人的信用评级的变动和履约能力的变化导致其债务的市场价值变动而引起的损失的可能性。从该定义可以看出。信用风险由两部分组成，一是违约风险，指交易一方不愿或无力支付约定款项致使交易另一方遭受损失的可能性；二是信用价差风险，指由于信用品质的变化引起信用价差的变化而导致的损失。新巴塞尔协议对银行的资本要求允许各国银行可以采用内部模型来度量信用风险。由于20世纪90
年代里，公司倒闭的结构性增加、脱媒效应的显现、竞争的白热化、担保能力的下降、金融衍生品的急剧膨胀、信息技术的飞速发展等因素促使人们加强对信用风险的研究，从而涌现出了现代信用风险度量模型。
信用风险度量模型的类别
目前国际上运用较多的现代信用风险度量模型主要有：KMV公司的KMV模型、JP摩根的信用度量术模型(ceditmetrics mode1)、麦肯锡公司的宏观模拟模型(credit portfolio view)、瑞士信贷银行的信用风险附加法模型(cridetrisk+)、死亡率模型(mo rtality rate)等。在巴塞尔新资本协议即将实施的背景下，结合国有商业银行的具体情况，对这些模型进行适用性分析，对加强国有商业银行的风险管理具有重大意义。
(一)KMV模型
KMV模型是由KMV公司利用默顿的期权定价理论开发的一种违约预测模型，模型的核心分析工具是预期违约频率EDF(expected delinquency frequency)，它的原理是银行贷款相当于向债务人卖出一个看跌期权，当企业资产的市场价值超过企业的负债时，企业有动力偿还贷款，当企业资产的市场价值低于债务时，企业会行使期权，选择违约。KMV模型根据借款公司的股票价格波动计算EDF，通过EDF来计算违约损失额LGD。
现代信用风险度量模型的比较分析
中图分类号：F830 .2
文 献标 识：A
计量违约概率和损失大小可以得出不同频段损失的分布，对所 有频段的损失加总即为贷款组合的损失分布。
二、现代信用风险度量模型的比较
（一）在风险的界定方面，Credit Metrics 和麦肯锡模型属于 盯市模型 (MTM)；CSFP 信用风险附加计量模型属于违约模型 (DM)；而 KMV 模型既可被当作 MTM 模型，也可被当作 DM 模
MANA GEMEN T
现代信用风险度量模型的比较分析
□ 胡赛立
摘 要 信用风险是商业银行面临的最为主要的风险
之 一，而信 用风 险度 量方 法显 得尤 为重 要，本 文 对商 业
银 行现代 信用 风险 度量的 几种 代表性 模型 进行了 介绍 、
Biblioteka Baidu
比 较和 分析 。
关键词 信用风险 度量 模型 比较
（二）麦肯锡模型则是在 Credit Metrics 的基础上，对周期性 因素进行了处理。将评级转移矩阵与经济增长率、失业率、利 率、汇率、政府支出等宏观经济变量之间的关系模型化，并通过 蒙地卡罗模拟技术(a structured Monte Carlo simulation approach) 模拟周期性因素的“冲击”来测定评级转移概率的变化。麦肯锡 模型可以看成是对 Credit Metrics 的补充，它克服了 Credit Metrics 中不同时期的评级转移矩阵固定不变的缺点。
信用风险度量模型之
◆KMV 模型参数估计
4．估计预期违约率 EDF 理论上的 EDF，假定 V A符合正态分布，已知资
产价值V A及其变动程度 δ A即可得到 EDF。依据 Black—Scholes 模型，公司资产价值的市场价值服 从几何布朗运动，如果以V A 表示 0 时刻公司资产的 市场价值，那么 t 时刻公司的资产市场价值：
默顿.米勒在1974年曾指出:
银行发放的一笔贷款并且获得本息偿还时,相当于 银行卖出一份以公司资产价值为标的,以公司债务 价值为执行价值的一笔看跌期权(即债务可以看作 卖出一个看跌期权).
根据看涨_看跌期权平价原理,企业所有者借入一 笔贷款时,相当于持有一份以公司资产市场价值为 标的,以公司债务面值为执行价格的看涨期权(股 权可以看作买入一个看涨期权).
——银行发放的一笔贷款损失可以看作是以借 款企业资产为标的所卖出的一笔期权卖权。
下图描述的是Black - Scholes 的期权理论 模型(股票看跌期权卖方损利图):
当股票价格S超过执行价格X 时,期权买方不 执行期权,卖方将会一直拥有卖权费,即权力 金。
如果价格S跌落至X 以下时,期权的买方将会 选择执行期权,而期权的卖者将会遭受一定数 量的损失.
◆模型小结
资产价值VA 资产价值波动性δA
如果债务到期时企业市场价值大于债务,企业所有 者执行期权,偿还到期债务并获利;如果企业资产 市场价值小于其债务,企业所有者将放弃期权,选 择违约并且损失期权费,即违约概率就是不执行期 权的概率.
财务风险管理 Chapter_9 信用风险计量模型
信用矩陣模型
• 不同於KMV模型僅以公司違約為唯一的信用 事件， 信用矩陣模型認為信用風險不單單只 是違約而已，應該也要將信用品質改變的影響 考慮進來，而違約只是信用品質改變的特例。 • 這樣的想法並非新創，然而信用矩陣模型是首 套將信用品質變化、違約、回收率及違約相關 性一起分析的信用計量模型。
N (d 2 )
0 .4 (
VA 3 , 000
) N (d 1 )
A
其中，
d1
ln(
VA 10000
) ( 0 . 05 0 . 5 ( 0 . 4 ) )
2
A
A
d 2 d1
解上述聯立方程式，就可以求出隱含的資產價值(VA)與資產價值波 動性σ分別是12,511萬元與9.6%。
解答
2. KMV模型中的違約間距：
DD=($12,511-$10,000)/(9.6%x$12,511) =2.8
所以公司資產價值目前距離其違約點有2.8個標準差。
解答
3. 預期違約機率：
• 我們並沒有KMV公司的違約距資料庫，因此無法直接判 斷公司的違約機率。
• 僅能利用莫頓模型的常態分配性質，在風險中立的假設下 來估計公司的預期違約機率。 • 假設資產價值的分配是一常態分配，則以違約間距為2.8的 情況計算，則期望違約頻率（EDF）可查表求出約為
企业信用评级方法汇总
企业信用评级方法汇总
一、弓I言：
信用风险是商业银行承担的最重要的风险。对企业信用风险的进行评级和度
量不仅有利于金融机构有效降低风险，提升自身的发展能力，对国家金融稳定和
经济发展有着重要的作用。在我国，由于受到银行业旧体制的影响，国内开始研
究信用风险评级和度量方法的时间晚于其他国家。自2000年以来，为数不少的
国内科研工作者积极投入信用风险度量研究，并在理论研究和实际应用上取得
了，一定的成绩。由此可见，对风险进行度量，对企业进行有效的信用评级已经
成为现代银行和其他金融机构风险管理职能中最为重要的内容之一。
二、企业信用评级的必要性
信用风险由来已久，它随着借贷的产生而发展。对于一个贷款企业而言，其能否按时归还贷款总是存在着不确定性，这种不确定性具体表现为，贷款企业不愿意履行或不能完全履行还款责任，信用风险一旦形成，银行将会因客户违约而遭受巨大金融损失。因此，银行需要对贷款企业进行严格的信用评级。
对企业进行信用评级的意义在于，它可以消除银行与企业之间的信息不对称性，提高银行借贷的管理效率，从而使资本市场的整体效率得以提高。
对于企业而言：有效的信用评级，可以使资信良好和还款能力强的企业取得所需贷款资金从事经营活动。
对于银行而言：其不仅可以拥有适合其风险偏好的标的，取得收益。同时还可以有效的过滤资信较差和还款能力较弱的企业，从而缓释银行违约风险。
所以，对企业进行合理而准确的信用评级是相当必要的。然而，信用评级是否合理，评级结果是否准确，在很大程度上取决于评级方法的科学性。那么，到底有哪些信用评级的方法呢？哪些才是合理而有效的信用评级方法？下面我就对企业信用评级方法进行简要的阐述与分析。
基于KMV模型的公司债券发行主体信用风险度量研究
摘 要
近年来，我国债券市场日益发展，债券的发行规模和数量都迅速增长，特别是公司债券的增长速度异常迅猛。债券市场的发展在为我国金融市场注入活力的同时，也给金融市场带来了一定的风险；而债券市场上最主要的风险就是信用风险，这就要求我们应该加强其信用风险的识别与控制。然而，目前我国在度量信用风险的方法和理念上与发达国家相比存在很大差距，由于信用评级体系不完善，信用评级作为主要的信用风险度量手段却没有发挥其应有的作用。KMV模型是由KMV公司最先提出的一种结构化信用风险度量和预测方法，其通过了大量的检验，在国际上，不论是理论界，还是实业界都备受肯定。
为了使KMV模型更能适合我国债券市场的实际情况，本文首先对其进行了参数上的修正，然后从制造业中选取信用评级分别为AAA和A的两组发行债券的上市公司作为样本，运用KMV模型公式和MATLAB软件计算出两组样本违约距离，再通过对两组违约距离的显著性进行检验，得出信用评级为AAA的样本公司违约距离均值显著高于信用评级为A的样本公司违约距离均值，从而验证了修正后的KMV模型能够较好地度量我国发行债券的上市公司信用风险。
关键词：公司债券；信用风险；KMV模型；违约距离
ABSTRACT
In recent years,the bond market had been growing in china, and the size and number of the bond issue are growing rapidly, especially the growth rate of corporate bonds is extraordinarily growing. Bond market inject vitality in China's financial markets , but it also brings some risks to financial market ; and the bond market's main risk is the credit risk, which requires us to strengthen the identification and control of its credit risk. However, China's credit risk management concepts and technologies are not advanced comparing with developed countries.Because the credit rating system is imperfect in china, the major credit rating did not play its role. KMV model is a structured credit risk measurement and prediction method which first proposed by KMV company, and it also through a lot of tests.KMV model has been highly affirmed in the international community and the business community.
信用风险理论、模型及应用研究
信用风险理论、模型及应用研究
信用风险是金融领域中的一个重要概念，指的是借款人或债务人违约的可能性。这种风险不仅对金融机构和投资者造成潜在的损失，还对整个经济产生着重要的影响。因此，对信用风险进行理论、模型和应用研究具有重要的意义。
信用风险理论可以追溯到20世纪初，当时主要是以定性分析为主。随着金融市场的发展和复杂化，定性分析已经无法满足金融机构对信用风险评估的需求。因此，定量分析逐渐成为信用风险理论研究的主流。
其中最具代表性的理论是5C理论，该理论从借款人的信用、偿还能力、资本、经营环境、担保五个方面对信用风险进行评估。还有Z评分模型、Logit模型等统计方法的应用，这些方法通过建立数学模型来预测借款人的违约概率。
信用风险模型的建立与应用是信用风险理论发展的重要方向。目前比较流行的信用风险模型包括KMV模型、Credit Metrics模型、Credit Portfolio View模型等。
其中，KMV模型基于Merton的违约债券定价模型发展而来，通过计
算借款人的违约概率和债务的价值来评估信用风险。Credit Metrics 模型是一种基于VaR思想的模型，通过计算借款人信用状况的概率分布来评估信用风险。Credit Portfolio View模型则是一种基于宏观经济因素分析的模型，通过分析宏观经济因素对借款人信用的影响来评估信用风险。
这些信用风险模型的应用，不仅提高了金融机构对信用风险评估的准确性和效率，还为投资者提供了更加科学的决策依据。
除了在金融机构和投资者中的应用外，信用风险理论还在其他领域得到了广泛应用。例如，在保险行业，信用风险对保险公司的经营状况产生着重要影响。保险公司可以通过对信用风险进行评估和控制，制定更加科学合理的保险费率。在监管领域，信用风险也是监管机构的重点之一。监管机构通过对金融机构的信用风险进行评估和监测，可以更好地把握金融市场的风险状况，为宏观调控提供更加科学的依据。信用风险理论、模型和应用研究是金融领域中的重要方向。通过对信用风险的深入研究和应用，可以更加有效地控制和管理金融市场中的风险状况，促进金融市场的稳定和发展。
信用评级模型
0
0
AA 0.70 90.65 7.79 0.64 0.06 0.14 0.02 0
A
0.09 2.27 91.05 5.52 0.74 0.26 0.01 0.06
BBB 0.02 0.33 5.95 86.93 5.36 1.17 0.12 0.18
BB 0.03 0.14 0.67 7.73 80.53 8.84 1.00 1.06
若第1年末，该债券信用等级由BBB升至A级，则债券 在第1年末的市值可以根据上表得到
6
6
6
100 6
PV 6 (1 3.72%) (1 4.32%)2 (1 4.93%)3 (1 5.32%)4
108.6（6 元）
以上计算的是BBB债券转移到A级后的市值。若该债券转移到 其它信用等级，可以同理类推计算其它市值。
Creditmetrics试图回答的问题：
“如果下一年是个坏年份，那么，债务会损失 掉多少？”
35
Credit Metrics模型用来测定信用资产 组合价值和风险。
估算由于信用资产质量变化(包括违约) 而导致的组合价值的波动以及价值的分 布状况，并最终计算出信用资产组合的 在险价值量(VaR)。
构建信用转移矩阵
以上给出了AAA和A级债券的转移概率， 同样可以得到其他级别，如AA、BBB、C 等信用级别的转移概率。
KMV模型-详解
KMV模型-名词详解
目录
• 1 KMV模型概述
• 2 KMV模型的运用步骤
• 3 KMV模型的理论基础
• 4 KMV模型的研究阶段
• 5 KMV模型的评价
• 6 KMV模型与Creditmetrics模型的比较
•7 KMV模型案例分析
o7.1 案例一:KMV模型在上市公司信用风险评价中的分析[1]
•8 参考文献
KMV模型概述
KMV模型是美国旧金山市KMV公司于1997年建立的用来估计借款企业违约概率的方法。该模型认为，贷款的信用风险是在给定负债的情况下由债务人的资产市场价值决定的。但资产并没有真实地在市场交易，资产的市场价值不能直接观测到。为此，模型将银行的贷款问题倒转一个角度，从借款企业所有者的角度考虑贷款归还的问题。在债务到期日，如果公司资产的市场价值高于公司债务值（违约点），则公司股权价值为公司资产市场价值与债务值之间的差额；如果此时公司资产价值低于公司债务值，则公司变卖所有资产用以偿还债务，股权价值变为零。
KMV模型的运用步骤
首先，它利用Black-Scholes期权定价公式，根据企业资产的市场价值、资产价值的波动性、到期时间、无风险借贷利率及负债的账面价值估计出企业股权的市场价值及其波动性。
其次根据公司的负债计算出公司的违约实施点 (default exercise point，为企业1年以下短期债务的价值加上未清偿长期债务账面价值的一半)，计算借款人的违约距离。
最后，根据企业的违约距离与预期违约率(EDF) 之间的对应关系，求出企业的预期违约率。
KMV模型的理论基础
KMV模型的优势在于以现代期权理论基础作依托，充分利用资本市场的信息而非历史账面资料进行预测，将市场信息纳入了违约概率，更能反映上市企业当前的信用状况，是对传统方法的一次革命。KMV模型是一种动态模型，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，是一种“向前看”的方法。在给定公司的现时资产结构的情况下，一旦确定出资产价值的随机过程，便可得到任一时间单位的实际违约概率。其劣势在于假设比较苛刻，尤其是资产收益分布实际上存在“肥尾”现象，并不满足正态分布假设；仅抓住了违约预测，忽视了企业信用品质的变化；没有考虑信息不对称情况下的道德风险；必须使用估计技术来获得资产价值、企业资产收益率的期望值和波动性；对非上市公司因使用资料的可获得性差，预测的准确性也较差；不能处理非线性产品，如期权、外币掉期等。
2021年金融学毕业论文开题报告
2021年金融学毕业论文开题报告
金融学毕业论文开题报告_篇一：
一、课题任务与目的
本论文主要解决以下几个问题：1、我国信用风险计量的现状;2、目前国际上最具影响力的信用风险度量模型;3、我国商业银行信用风险特点实证分析;4、我国商业银行计量信用风险的新思路。
二、调研资料情况
上世纪 __年代,随着金融市场的发展和风险管理技术的进步,现代信用风险度量模型得到了迅速的发展。现代信用度量模型与传统的信用度量方法相比,具有很大的优越性。
目前国际上流行的信用分析度量模型主要有四类,即KMV模型、CreditMetrics 模型、麦肯锡模型和 CSFP信用风险附加法 (Credit Risk)。
1. CreditMetrics模型。CreditMetrics模型是世界上第一个信用风险的量化度量模型,是由 J. P. 摩根公司等于 ___年开发出的模型。该模型以资产组合理论为依据,运用 VaR(Value at Risk)框架,对贷款和非交易资产进行估价和风险计算。CreditMetrics模型依赖于历史数据,属于盯市模型 (MTM)。
2.麦肯锡模型。麦肯锡模型是在 CreditMetrics模型的基础上,对周期性因素进行了处理,将评级转移矩阵与经济增长率、失业率、利率、汇率、政府支出等宏观经济变量之间的关系模型化,并通过蒙地卡罗模拟技术 (a structured MonteCarlo simulation approach)模拟周期性因素的冲击来测定评级转移概率的变化。
麦肯锡模型克服了 CreditMetrics模型中不同时期的评级转移矩阵固定不变的缺点,可以看作是对 CreditMetrics模型的一种补充。
金融风险管理第6章演示
四、现代风险度量模型比较
比较的维度
Credit Metrics 模型
Credit Riks+ 模型
Credit Portfolio View 模型
KMV 模型
风险驱动因素 信用事件的波动性
收复率 信用事件的相关性
数学方法
资产价格 不变 随机
多变量正态资产收益 模拟或分析
预期违约率 可变
在频段内不变 独立假定和预期违约率相关
PART
KMV模型
KMV模型
KMV 模 型 由 美 国 KMV 公 司 （现已经被世界著名的信用评 级机构——穆迪投资服务公司 收购）创立并商品化。该模型 以期权定价理论为基础，通过 计算预期违约频率，对所有其 股权公开交易的公司和银行的 违约可能性做出了预测。
一、模型的假设
1.满足期权定价模型的基本假设，即公司股票价格是个随机 过程、交易是无摩擦的等，且企业价值变化过裎服从过程。 2.借款人资产价值大于其债务价值时，借款人不会违约；反 之，借款人资产价值小于其债务价值时，借款人就会违约。 3.借款人资本结构只有所有者权益、短期债务、长期债务和 可转化的优先股。 4.违约距离是对企业进行评级的一个合适指标。
PART
Credit Portfolio View模型
一、Credit Portfolio View模型及假设
该模型是对Credit Risk+模型的延伸和深化 Credit Portfolio View模型是由麦肯锡开发的一个多因素信用风险度量模型，可 以用于预测仿真既定宏观因素取值下各个信用等级对象之间联合条件违约分布和信 用转移概率。
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i
（二）组合贷款 以两笔贷款为例来计算组合下的信用风险的估值。首先，推 导每一个评级分类的资产收益的阈值；其次，估计每对债务人资 产收益之间的相关性；再次，估算组合价值；最后，确定组合未 来价值的置信水平分位数， 求出贷款组合基于实际分布的 VAR 值。 （三）实例分析 为了更好地说明 CreditMetrics 模型，本文只用单笔贷款来 分析，选取了某银行 2010 年的一笔信贷资产。借款公司的信用评 级为 BBB 级，贷款额为 1000 万元，固定年贷款利率为 6%。则基 于 CreditMetrics 计量方法，由于信用等级转移概率是在大量的历 史数据的基础上得到的，而我国信用风险起步比较晚。 由 CreditMetrics 计量方法，假定贷款市值服从正态分布， 计算该笔贷款的风险价值（单位为百万元），如表 1 所示。 表 1 计算结果
一、CreditMetrics 模型
J.R. 摩 根 于 1997 年 推 出 CreditMetrics 模 型， 现 已 基 本 成 熟并成最流行的风险度量模型之一。该模型以信用评级为基础、 VAR 理论等为依据，可以度量传统的贷款、债券等投资工具，而 且可用于度量现代金融衍生工具的风险。 （一）单笔贷款 CreditMetrics 方法以求单笔贷款价值概率分布来确定该笔贷 款的风险。假定固定利率且不可提前偿还的贷款，直到最后一次 偿还时结清本息的等额偿还条件下。由普通年金现值公式，可得 出偿还贷款额现值的基本模型： Cn C1 C2 M V ... (1 r ) (1 r ) 2 (1 r ) n (1 r ) n 其中，V 为债券价值，C 为每年的利息，M 为到期的本金， r 为贴现率，n 为贷款到期前的年数。 CreditMetrics 模型是在给定时间内计算贷款未来价值变化的 分布情况，价值变化与债务人信用等级变化的情况相关。设资产
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二、KMV 模型
KMV 模型是 KMV 公司于 1997 年建立的估计借款企业违约 概率的方法。主要利用预期违约频率 EDF 来度量风险，而该模型 则根据借款公司的股票价格波动来估计 EDF。 （一）EDF 的计算 （1）基本信用风险参数的计算，其中有市场资产价值 (V ， 假设 V 服从对数正态分布）和资产价值波动率 ( v ）。 （2）违约距离（DD）的计算，由公司负债计算公司违约点、 用公司的现值确定预期价值，利用所求的两值和公司的 v 计算 （V 1） 与违约点之间的距离， DD。 即违约距离为一年期的预期价值 E 利用预期 V 的标准差
v ( v vV )
标准化有：
DD E (V1 ) k
v
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E (V1 ) k vV0 。
根据对数正态分布假设和方程：
2 Vt V0 exp ( v v )t v , tZ t 2 ,
时间长度为 T 时的距离可改为： ， v T 其中 v 是公司资产价值瞬时收益率的漂移， v2 是它们的方差， 且 Z t ~ N (0,1) 。
10.7038542
V 的 均 值 为 ， 方 差 为 ， 则 piVi ； 2 pi (Vi ) 2 ； n p 1。
在假定的条件下，根据正态分布的性质，该笔贷款在 95% 的 置信水平下在险价值为 1.65*0.3=0.495 百万，在 99% 的水平下在 险价值为 2.33*0.3=0.699 百万。 （四）模型优势及不足 优势 ： 拓宽了信用风险既有违约， 也有债权人信用等级的变化 ； 适应范围更广，不仅包括传统的商业贷款等，还可以是现代金融 衍生根据；在计算资产组合价值分布时，利用正态分布假定下的 方法和 Monte Carlo 模拟法，在一定程度上解决了“资产收益率 正态性”的硬性假设；可以度量单笔资产，也可以为组合资产的 信用的 VAR 进行量化分析。 不足：假定违约率及无风险利率保持不变， 与宏观经济无关， 不符合实际情况，会造成不精确的结果；模型是以信用评级为基 础， 信用等级受到行业、 国家、 经济周期及经济状况等因素的影响， 在相当长的时间内并不是不变的。
B CCC D 违约 均值 1.17% 0.12% 0.18% 9.808 8.362 5.054 0.1147536 0.0114754 0.0090972 -0.89585 -2.34185 -5.64985 方差 标准差 0.009389803 0.006581114 0.057457449 0.09 0.3
一年后信用等级 AAA AA A BBB BB 概率 0.02% 0.33% 5.95% 86.93% 5.3% 贷款现值 加权均值 与均值的差 加权差的平方 10.94 10.92 10.86 10.75 10.2 0.002188 0.036036 0.64617 9.344975 0.5406 0.23615 0.21615 0.15615 0.04615 -0.50385 1.11534E-05 0.000154179 0.001450788 0.001851455 0.013454836
2012年第4期下旬刊 （总第478期）
时 代 金 融
Times Finance
NO.4，2012 （CumulativetyNO.478）
信用风险度量的 CreditMetrics 与 KMV 模型的比较研究
王 创 严 纲
（兰州商学院，甘肃 兰州 730020） 【摘要】随着金融改革的深化和发展，信用风险度量已经越来越值得重视。文章介绍最常用的两种先进的信用风险管理模型，详 尽地阐述了两个模型度量信用风险所用的方法，并在比较的基础上，指出两个模型的优点以及存在的不足，以更好地用于风险度量。 【关键词】信用风险 Credit Metrics KMV 在金融全球化的新形势下，随着金融业的不断发展，金融产 品的不断创新，金融风险越来越被重视。其中，信用风险无疑是 最重要的风险之一。因此加强风险管理意识，提高风险管理水平 已经刻不容缓。 续表