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計算信用風險價值的程序有一種是CreditMetrics
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信用風險價值
信用風險價值的定義可以類似于市場風險價值的定義(參見第21章)。例如，信心水平為99.9%且時間期限為1年的信用風險值是指我們99.9%確信在1年內不會超過信用損失。
假設一家銀行有大量類似貸款。作為一個近似，假設每一筆貸款的違約概率是相同的，每一對貸款之間的相關性是相同的。金融期貨資料，僅供參考，當使用違約時間的高斯copula模型時，方程(23.12)的右邊是一個很好的近似，等于違約率隨時間T的百分比作為F的函數。
假設一家銀行總共有1億美元的零售敞口。一年期違約概率平均為2%，回收率平均為60%。copula相關參數估計為0.1。在這種情況下,
V(0.999,1) = = 0.128，顯示99.9%最壞情況下的違約率為12.8%。因此，1年期99.9%的信用風險價值為100 x 0.128 x(1 - 0.6)或513萬美元。
許多銀行還開發了其他計算信用風險價值的程序，供內部使用。一種流行的方法是CreditMetrics。這涉及到通過對所有交易對手的信用評級變化進行蒙特卡羅模擬來估計信用損失的概率分布。假設我們想確定一年期間損失的概率分布。在每個模擬試驗中，我們抽樣來確定在一年中所有交易對手的信用評級變化和違約。然后，我們重新評估我們的未償合同，以確定全年的信貸損失總額。經過大量的模擬試驗，得到了信用損失的概率分布。這可以用來計算信用風險價值。
這種方法容易耗費大量的計算時間。然而，它的優點是，信用損失被定義為由信用降級和違約引起的損失。此外，第23.8節中所述的信貸緩解條款等影響也可大致納入分析。
表23.6是評級機構提供的關于信用評級變化的典型歷史數據，可以用作CreditMetrics蒙特卡羅模擬的基礎。它顯示了債券在一年內從一個評級類別轉移到另一個評級類別的百分比概率。例如，一種以a信用評級開始的債券在1年后仍有90.91%的幾率獲得a評級。它在一年內有0.05%的可能違約，0.09%的可能下降，以此類推。[技術注釋11解釋了如何使用表23.6這樣的表來計算除1年以外的周期的轉移矩陣。]
在確定信用損失的抽樣中，不同柜臺 當事人的信用評級變化不應該被認為是獨立的。高斯關聯模型通常用于構造評級變化的聯合概率分布，類似于前一節中用于描述違約次數聯合概率分布的模型。金融期貨資料，僅供參考，使用與第23.9節類似的因子模型，兩家公司評級轉換之間的關聯關系通常被設定為與其權益回報之間的關聯。
作為CreditMetrics方法的一個例子，假設我們正在使用過渡來模擬一個Aaa級和一個Baa級公司在1年內的評級變化
表23.6 1970-2009年一年期評級轉移矩陣，將概率(ex )按為百分比和向WR(無評級)類別轉移的調整。來源:穆迪。
信用風險價值的定義可以類似于市場風險價值的定義(參見第21章)。例如，信心水平為99.9%且時間期限為1年的信用風險值是指我們99.9%確信在1年內不會超過信用損失。
假設一家銀行有大量類似貸款。作為一個近似，假設每一筆貸款的違約概率是相同的，每一對貸款之間的相關性是相同的。金融期貨資料，僅供參考，當使用違約時間的高斯copula模型時，方程(23.12)的右邊是一個很好的近似，等于違約率隨時間T的百分比作為F的函數。
假設一家銀行總共有1億美元的零售敞口。一年期違約概率平均為2%，回收率平均為60%。copula相關參數估計為0.1。在這種情況下,
V(0.999,1) = = 0.128，顯示99.9%最壞情況下的違約率為12.8%。因此，1年期99.9%的信用風險價值為100 x 0.128 x(1 - 0.6)或513萬美元。
許多銀行還開發了其他計算信用風險價值的程序，供內部使用。一種流行的方法是CreditMetrics。這涉及到通過對所有交易對手的信用評級變化進行蒙特卡羅模擬來估計信用損失的概率分布。假設我們想確定一年期間損失的概率分布。在每個模擬試驗中，我們抽樣來確定在一年中所有交易對手的信用評級變化和違約。然后，我們重新評估我們的未償合同，以確定全年的信貸損失總額。經過大量的模擬試驗，得到了信用損失的概率分布。這可以用來計算信用風險價值。
這種方法容易耗費大量的計算時間。然而，它的優點是，信用損失被定義為由信用降級和違約引起的損失。此外，第23.8節中所述的信貸緩解條款等影響也可大致納入分析。
表23.6是評級機構提供的關于信用評級變化的典型歷史數據，可以用作CreditMetrics蒙特卡羅模擬的基礎。它顯示了債券在一年內從一個評級類別轉移到另一個評級類別的百分比概率。例如，一種以a信用評級開始的債券在1年后仍有90.91%的幾率獲得a評級。它在一年內有0.05%的可能違約，0.09%的可能下降，以此類推。[技術注釋11解釋了如何使用表23.6這樣的表來計算除1年以外的周期的轉移矩陣。]
在確定信用損失的抽樣中，不同柜臺 當事人的信用評級變化不應該被認為是獨立的。高斯關聯模型通常用于構造評級變化的聯合概率分布，類似于前一節中用于描述違約次數聯合概率分布的模型。金融期貨資料，僅供參考，使用與第23.9節類似的因子模型，兩家公司評級轉換之間的關聯關系通常被設定為與其權益回報之間的關聯。
作為CreditMetrics方法的一個例子，假設我們正在使用過渡來模擬一個Aaa級和一個Baa級公司在1年內的評級變化
表23.6 1970-2009年一年期評級轉移矩陣，將概率(ex )按為百分比和向WR(無評級)類別轉移的調整。來源:穆迪。
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