信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度和信用衍生產(chǎn)品定價(jià).pdf

1、近十多年來(lái),由于破產(chǎn)案例增多、信用衍生產(chǎn)品規(guī)模急劇膨脹等因素促使人們?cè)诶碚摵蛯?shí)際工作中不斷加強(qiáng)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的研究。單一資產(chǎn)的信用風(fēng)險(xiǎn)分析已經(jīng)發(fā)展出被廣泛采用的結(jié)構(gòu)模型和強(qiáng)度模型,而資產(chǎn)組合的信用風(fēng)險(xiǎn)分析則遠(yuǎn)未成熟。因此,本文中我們的視角將集中于和資產(chǎn)組合有關(guān)的信用風(fēng)險(xiǎn)管理與定價(jià)。分析資產(chǎn)組合的信用風(fēng)險(xiǎn)和分析單資產(chǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)的最大不同是:為構(gòu)造違約時(shí)間的聯(lián)合分布函數(shù)需要知悉違約時(shí)間之間的依賴關(guān)系。不同債務(wù)人在違約時(shí)間上的依賴關(guān)系主要有三個(gè)來(lái)源

2、:其一是各個(gè)債務(wù)人可能面對(duì)共同的違約驅(qū)動(dòng)因素,例如,經(jīng)濟(jì)衰退造成許多企業(yè)共同違約;其二是違約的傳染,即一個(gè)企業(yè)的違約導(dǎo)致其他企業(yè)信用或資金鏈斷裂而相繼違約。第三是投資人可能從一個(gè)企業(yè)的違約事件中推斷其它企業(yè)的信息,從而改變對(duì)企業(yè)違約概率的判斷。已有的方法及其缺陷在分析組合的信用風(fēng)險(xiǎn)時(shí),需要了解損失或違約時(shí)間等變量的聯(lián)合分布。傳統(tǒng)方法通過(guò)正態(tài)分布假設(shè)使問(wèn)題得以解決,這一假設(shè)在兩個(gè)方面簡(jiǎn)化了問(wèn)題:(1)在構(gòu)造聯(lián)合分布方面:只需知道各變量的一

3、維邊緣分布和變量之間的相關(guān)系數(shù)就可以構(gòu)造出整體的聯(lián)合分布函數(shù)。(2)在風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度方面:在正態(tài)分布假設(shè)下方差是一致的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度。為計(jì)算組合的方差只需計(jì)算單變量的方差及兩兩之間的相關(guān)系數(shù),因此十分容易估計(jì)和處理。其實(shí),只要變量服從球分布或橢分布上述2個(gè)性質(zhì)也成立,但違約損失數(shù)據(jù)通常不服從于橢分布,Junker& May(2002)以及Malevergne& Sornette(2004)的實(shí)證研究表明在波動(dòng)性增加或熊市背景中使用正態(tài)分布將嚴(yán)重低估

4、多重違約給組合造成的損失。因此,需要發(fā)展出更具有一般性的工具來(lái)模型化變量之間的依賴關(guān)系,這一新工具就是——Copula函數(shù)。自從L(i2000)引入Copula函數(shù)以來(lái),Schonbucher& Schubert(2001), Mashal& Naldi(2003), Di Clementa A.& Romano C.(2004), Meneguzzo, D.& W. Vecchiato(2004)等仔細(xì)分析了Copula函數(shù)在信用風(fēng)險(xiǎn)