CreditMetrics模型中转移概率和风险价值的计算

CreditMetrics模型是量化信用风险的管理模型,信用矩阵转移概率的确定是该模型的核心问题之一.该文提出一种信用矩阵转移概率的估计方法,采用随机模拟的数据进行验证,并通过误差分析确定较为合适的样本容量.同时改进原有模型中对贷款现金流的计算方法,即一类客户在n年内信用等级的各种转移情况下的贷款现金流折算.最后采用核估计方法计算贷款风险值VaR,并与原有模型的计算结果进行比对.根据比对结果,可以证明此方法是行之有效的.

基于CreditMetrics模型评估银行信贷的信用风险

随着市场竞争日趋激烈,金融风险管理显得越来越重要。文章首先论述CreditMetrics模型的建模逻辑过程及其特点;基于风险价值(var)概念进行蒙特卡罗模拟,计算得出某商业银行信贷数据的核心参数:信用风险转移矩阵、门槛率、违约回复率以及最终的风险价值,进而利用这些参数测算出该商业银行贷款的风险等级及其分布。

基于CreditMetrics模型的Var方法计算

近期全球金融市场呈现出前所未有的波动性和脆弱性,各国金融监管当局和金融机构都在不断强化和完善对风险的管理。基于CreditMetrics模型,确定了一种能够根据信贷资产的具体情况,方便、快捷地量化风险的通用计算方法。该方法通过明确设定信用等级转移矩阵,估算未来不同信用等级下的贷款远期价值以及推导贷款价值变动的远期分布,对单笔贷款的信用风险进行了具体的量化分析,有利于各金融机构对信贷资产的风险识别、业绩评估和对金融创新业务风险的监管。

基于CreditMetrics模型的我国商业银行贷款信用风险度量分析

通过对CreditMetrics模型在我国商业银行贷款信用风险度量中的应用分析,探讨商业银行在贷款信用风险度量中存在的问题,并提出了CreditMetrics模型在商业银行贷款信用风险度量中的改进建议,以期对我国商业银行信用风险的度量有所借鉴。

基于CreditMetrics模型的信用风险应用研究

CreditMetrics模型是量化信用风险的重要模型之一,本文从该模型出发,分析了单笔贷款、组合贷款的信用风险计算方法及应用,并提出了CreditMetrics模型对我国金融机构的借鉴意义。

基于CreditMetrics模型的商业银行信用风险应用研究

Cred itM etrics模型是近年来国际金融领域信用风险管理方面的重要模型之一,它标志着风险管理在精确性及主动性方面取得了巨大进步。本文介绍了源于莫顿公司价值模型的Cred itM etrics模型,重点研究分析了Cred itM etrics模型的单笔债券或贷款、组合债券或贷款的信用风险估值方法和应用。该模型对我国的商业银行风险管理工作具有重要的借鉴意义。

运用CreditMetrics模型进行银行贷款信用风险管理

随着我国金融业的不断开放,如何构建起有效的企业贷款信用风险管理体系、降低不良贷款率,对国内商业银行来说已显得日益迫切。文章通过对国际著名的CreditMetrics模型在银行贷款信用风险管理中的应用进行介绍分析,以期对国内的相关研究有所参考。

CreditMetrics模型修正探讨

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。试从细分信用等级方面(在单一债券或贷款情况下)来探讨对Creditmetrics模型的修正。

农户信贷有风险吗——基于CreditMetrics模型的分析

2008年十七届三中全会提出要建立现代农村金融体系,其中定量判断农户信贷风险成为必要的基础性研究。在分析样本机构信贷结构的基础上,将CreditMetrics模型引入农户信贷风险研究中,比较了农户、农村企业两类信贷风险状况。计量结果表明,农户信贷风险偏高,VaR值视角下农户信贷净现值甚至低于本金。这说明,国家在推进农户信贷进程中需要进一步推出优惠政策,以提供必要的激励。

C^(A,B)copula在CreditMetrics中的应用

利用copula方法初步探讨了CreditMetrics中相关性假定对计算Value-atrisk结果的影响.将相关文献提出的C^(A,B) copula应用到CreditMetrics中来替代传统的正态copula函数.在理论上探讨了C^(A,B) copula的系数的确定方法,并针对二元情形进行了数值分析.

信用风险度量和管理方法研究

近年来 ,随着国际金融环境变化 ,金融机构对于信用风险管理更加重视。本文首先简单回顾了现代违约证券估价理论的发展 ,然后着重对市场上三种主要信用风险度量和管理方法 :CreditMetrics模型、KMV模型和CreditRisk +模型进行比较分析 ,阐述了它们的基本原理与相应优缺点。

基于VaR的信用风险管理

信用风险仍旧是银行业最致命的风险。而VaR方法是新巴塞尔资本协议征求意见稿中提倡的现代主流风险管理技术和方法,J.P.Morgan的CreditMetricsModel通过考察借款人的信用评级转移矩阵来评估单项资产或资产组合的风险价值;运用于银行信用风险管理可提高其科学性,并有利于实现动态管理。

现代信用风险度量模型的对比分析

近年来 ,信用风险度量的方法和模型不断推陈出新 ,其中CreditMetrics模型、CreditRisk +模型、KMV模型和Credit PortfolioView模型是四个最具影响力的模型 ,这四个新型信用风险度量模型的框架和思路 ,对我国金融机构和金融监管部门的信用风险管理提供了有益借鉴。

信用风险计量的Copula和Monte Carlo改进

Credit Metrics模型是一个以VAR方法为基础的风险计量模型,但风险收益服从正态分布是其前提条件,而事实上具有"厚尾"现象。研究主要贡献是通过Copula函数和Monte Carlo模拟解决了"厚尾"和"线性相关"问题,是在理论层面和实践层面,深化了Copula函数在计量信贷资产组合整体信用风险中的研究和应用,结合Monte Carlo模拟提出了理论与实际相结合的信用风险计量框架,为计量信贷资产组合的信用风险提供了一种新的研究工具,具有一定的创新价值。

浅述KMV模型基本结构与适用性

KMV模型是对传统信用风险度量方法的一次重大革命,其是在现代期权定价理论上建立起来的违约预测模型,因而有许多优点。KMV模型是现代信用风险度量模型之一。主要论述KMV模型基本结构,分析其优缺点,然后探讨其在中国信用风险预测中的适用性。

农村供应链金融信用风险度量

建立农村供应链金融是解决农村中小企业融资难的有效途径,农村供应链金融的发展将银行与农村企业结合起来,以农村企业为核心,将单个企业的不可控风险,转化为整条供应链金融的可控风险,从而降低了银行的损失。文中基于CreditMetrics模型对农村供应链金融中核心企业信用风险进行度量,再通过农村供应链金融中相关企业的资产相关系数量化整条供应链金融的信用风险,最终对农村供应链金融的信用风险得出结论并提出建议。

基于两层m/w模型机群的信用风险VaR实时评估系统

结合金融机构层次组织结构,采用两层主从(m/w)计算模型机群系统,通过简化问题复杂性,建立银行信用风险CreditMetrics框架下VaR实时评估系统。同时,分析信用风险Monte Carlo仿真计算过程,给出减少串行计算成份,提高系统并行性的措施。通过具体实验,表明该优化算法能够明显提高系统加速效果。