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　　信用風(fēng)險組合模型

　　根據(jù)原理上的差異，信用風(fēng)險組合模型可以分為兩類

　　l 解析模型。通過一些簡化假設(shè)，對信貸資產(chǎn)組合給出一個“準(zhǔn)確”的解。解析模型能夠快速得到結(jié)果，但缺點是需要建立在對違約風(fēng)險因素諸多苛刻的假定基礎(chǔ)上。

　　l 仿真模型。用大量仿真試驗(情景模擬)所產(chǎn)生的經(jīng)驗分布來近似代替真實分布。仿真模型具有很大的靈活性，但是對信息系統(tǒng)的計算能力要求很高。

　　(1)CreditMetrics模型

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　　CreditMetrics模型本質(zhì)上是一個VaR模型，目的是為了計算出在一定的置信水平下，一個信用資產(chǎn)組合在持有期限內(nèi)可能發(fā)生的最大損失。CreditMetrics模型的創(chuàng)新之處正是在于解決了計算非交易性資產(chǎn)組合VaR這一難題。

　　①信用風(fēng)險取決于債務(wù)人的信用狀況，爾債務(wù)人的信用狀況則用信用等級表示。

　?、谛庞霉ぞ?包括貸款、私募債券等)的市場價值取決于借款人的信用等級，即不同信用等級的信用工具有不同的市場價值，因此，信用等級的變化會帶來信用工具價值的相應(yīng)變化。

　?、跜reditMetrics模型的一個基本特點就是從資產(chǎn)組合而并不是單一資產(chǎn)的角度來看待信用風(fēng)險。

　?、苡捎贑reditMetrics模型將單一的信用工具放入資產(chǎn)組合中衡量其對整個組合風(fēng)險狀況的作用，而不是孤立地衡量某一信用工具自身的風(fēng)險，因而，該模型使用了信用工具邊際風(fēng)險貢獻(xiàn)(Marginal Risk Contribution)這樣的概念來反映單一信用工具對整個組合風(fēng)險狀況的作用。邊際風(fēng)險貢獻(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組合的風(fēng)險。

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