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　　组合信用风险计量

　　是对资产组合来进行风险计量。

　　1.违约相关性及其计量(一般了解)

　　相关性一般是相关系数来进行表示的。相关系数介于-1到1之间，-1是完全负相关，0是完全不相关，1是完全正相关。线性相关系数具有线性不变性。但是，简单相关系数最大缺点就是仅能够计量线性相关，对于非线性，一般通过一个秩相关系数和坎德尔系数进行计量。

　　连接函数是通过单笔债项的不同损失分布，来计算组合的损失分布。

　　2.信用风险组合模型

　　信用风险模型主要是两大类：解析模型和模拟模型

　　解析模型就是通过一个准确的解来进行降模。而仿真模型是一种情景模拟，仿真实验。

　　1.Credit Metrics模型(本质上是一个VaR模型)

　　VaR指在一定的置信水平下，使损失不超过某一个额度的可能性。

　　Credit Metrics模型的创新点就在于解决了一个非交易性资产组合VaR的难题。

　　(1)信用风险取决于债务人的信用状况、而债务人的信用状况用信用等级来表示。

　　(2)信用工具(贷款、私募债券)(也就是非交易性资产)的市场价值取决于信用等级。

　　(3)从资产组合而不是单一资产的角度看待信用风险。

　　(4)采用边际风险贡献率。

　　边际风险贡献指在资产组合中，因为增加了某一个信用工具而导致整个组合风险的增加量。

　　2.Credit Portfolio View模型

　　主要是将转移概率与宏观因素关系模型化，考虑的是一种宏观因素。在违约率计算上不使用历史数据，而是根据现实宏观经济因素通过蒙特卡洛模拟来实现。

　　(1)违约率取决于宏观变量的历史数据、对整个经济体系产生影响的冲击和改革、仅影响单个宏观变量的冲击和改革。

　　共同点就是全局性的、系统性的影响。

　　(2)适合投机类型的借款人，因为该借款人对宏观经济因素的变化更敏感。

　　3.Credit risk+模型

　　服从泊松分布。由二项分布的公式推导而来，当n较大、概率较小时，可采用泊松分布。

　　在Credit Risk+模型中，具有相近违约损失率的贷款被划分为一组。相对于总的贷款且合而言，每一组被看做是一笔贷款，它们同时违约的概率很小且相互独立;而每一组又相当于一个子贷款组合，并与总的贷款组合具有相同的性质，因此其违约率也服从泊松分布。

　　组合的损失分布会随组合中贷款笔数的增加而更加接近于正态分布。

　　3.组合损失的压力测试

　　压力测试是一种非正常的一种极端的测试方法，是用于测定一些特定的事件或特定的金融变量发生变化后，对于这个金融机构的潜在的影响，特定的事件一般是指一些极端，一些恶性事件。

　　压力测试之前用来市场风险的波动，而随着时间的推移，也用来补充信用风险的不足。

　　压力测试主要采用敏感性分析和情景分析方法。

　　敏感性分析用来测试单个风险因素或一小组密切相关的风险因素的假定运动(如收益曲线的平移)对组合价值的影响;情景分析模拟一组风险因素(如股权价格、汇率和利率)的多种情景对组合价值的影响。

　　敏感度测试的是特定风险，而情景分析评估的是所有的风险。

　　压力测试的观点：1.在评估资本充足率时,采用内部评级法的商业银行必须具有健全的压力测试过程。 2.除了一般的压力测试,商业银行还必须进行信用风险的压力测试,以评估特定经营环境对商业银行内部评级法监管资本要求的影响。

　　压力测试只能说明事件的影响程度,并不能说明事件发生的可能性。

　　对于商业银行来说,进行压力测试更大的意义就在于通过压力测试,来促进各个部门之间的交流,了解自身风险管理所存在的问题和薄弱的环节,以推动风险管理体系和制度建设。

　　3.2.4 国家风险主权评级

　　一个主权国家处于某种原因，不愿或无力偿还外国银行的贷款本息，或因国际结算款项、投资收益等汇回受阻，给外国银行造成经济损失的可能性。

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