Создайте creditDefaultCopula объект симулировать и анализировать мультифакторную модель значения по умолчанию кредита
creditDefaultCopula класс симулирует потери портфеля из-за значений по умолчанию контрагента с помощью мультифакторной модели. creditDefaultCopula партнеры каждый контрагент со случайной переменной, названной скрытой переменной, которая сопоставлена с default/non-default результатами для каждого сценария, таким образом, что значения по умолчанию происходят с вероятностью PD. В случае значения по умолчанию потеря для того сценария зарегистрирована равная EAD lgd для контрагента. Эти скрытые переменные симулированы с помощью мультифакторной модели, где системные колебания кредита моделируются с серией факторов риска. Эти факторы могут быть основаны на отраслях промышленности (такой столь же финансовый, космос), географические области (такие как США, еврозона), или любой другой базовый драйвер кредитного риска. Каждый контрагент присвоен серия весов, которые определяют их чувствительность к каждому базовому кредиту факторы.
Входные параметры к модели описывают чувствительный к кредиту портфель воздействий:
EAD — Воздействие в значении по умолчанию
PD — Вероятность значения по умолчанию
LGD — Потеря, данная значение по умолчанию (1 − Recovery)
Weights — Факторные и особенные веса модели
После creditDefaultCopula объект создается (см., Создают creditDefaultCopula и Свойства), используйте simulate функция, чтобы симулировать значения по умолчанию кредита с помощью мультифакторной модели. Результаты хранятся в форме распределения потерь на уровне контрагента и портфеле. Несколько мер по риску на уровне портфеля вычисляются, и вклады риска от отдельных должников. Модель вычисляет:
Полное симулированное распределение потерь портфеля через сценарии
Потери на каждом контрагенте через сценарии
Несколько мер по риску (VaRcvar , ELстанд) с доверительными интервалами
Рискните вкладами на контрагента (для EL и CVaR)
cdc = creditDefaultCopula(EAD,PD,LGD,Weights)creditDefaultCopula объект. creditDefaultCopula объект имеет следующие свойства:
Таблица со следующими переменными (каждая строка таблицы представляет одного контрагента):
ID — ID, чтобы идентифицировать каждого контрагента
EAD — Воздействие в значении по умолчанию
PD — Вероятность значения по умолчанию
LGD — Потеря, данная значение по умолчанию
Weights — Факторные и особенные веса для контрагентов
Факторная корреляционная матрица, NumFactors- NumFactors матрица, которая задает корреляцию между факторами риска.
Подверженный риску значения уровень, используемый при создании отчетов о VaR и CVaR.
Потери портфеля, NumScenarios- 1 вектор потерь портфеля. Это свойство пусто до simulate функция используется.
cdc = creditDefaultCopula(___,Name,Value)cdc = creditDefaultCopula(EAD,PD,LGD,Weights,'VaRLevel',0.99). Можно задать несколько пар "имя-значение" как дополнительные аргументы пары "имя-значение".
simulate | Симулируйте значения по умолчанию кредита с помощью creditDefaultCopula объект |
portfolioRisk | Сгенерируйте измерения риска уровня портфеля |
riskContribution | Сгенерируйте вклады риска для каждого контрагента в портфеле |
confidenceBands | Полосы доверительного интервала |
getScenarios | Сценарии контрагента |
creditDefaultCopula Возразите и симулируйте потери кредитного портфеляЗагрузите сохраненные данные о портфеле.
load CreditPortfolioData.mat;Создайте creditDefaultCopula объект с 2D факторной моделью.
cdc = creditDefaultCopula(EAD,PD,LGD,Weights2F,'FactorCorrelation',FactorCorr2F)cdc =
creditDefaultCopula with properties:
Portfolio: [100x5 table]
FactorCorrelation: [2x2 double]
VaRLevel: 0.9500
UseParallel: 0
PortfolioLosses: []
Установите VaRLevel к 99%.
cdc.VaRLevel = 0.99;
Симулируйте 100 000 сценариев и просмотрите меры по портфельному риску.
cdc = simulate(cdc,1e5)
cdc =
creditDefaultCopula with properties:
Portfolio: [100x5 table]
FactorCorrelation: [2x2 double]
VaRLevel: 0.9900
UseParallel: 0
PortfolioLosses: [1x100000 double]
portRisk = portfolioRisk(cdc)
portRisk=1×4 table
EL Std VaR CVaR
______ ______ _____ ______
24.876 23.778 102.4 121.28
Просмотрите гистограмму потерь портфеля.
histogram(cdc.PortfolioLosses);
title('Distribution of Portfolio Losses');
Для последующего анализа используйте simulate, portfolioRisk, riskContribution, и getScenarios функции с creditDefaultCopula объект.
[1] Crouhy, M., Galai, D. и Марк, R. “Сравнительный анализ Текущих Моделей Кредитного риска”. Журнал Банковского дела и Финансов. Издание 24, 2000, стр 59–117.
[2] Gordy, M. “Сравнительная Анатомия Моделей Кредитного риска”. Журнал Банковского дела и Финансов. Издание 24, 2000, стр 119–149.
[3] Gupton, G., палец, C. и Bhatia, M. “CreditMetrics – технический документ”. J. P. Morgan, Нью-Йорк, 1997.
[4] Jorion, P. Финансовое руководство менеджера по рискам. 6-й выпуск. Финансы Вайли, 2011.
[5] Löffler, G. и Posch, P. Credit Risk Modeling Using Excel и VBA. Финансы Вайли, 2007.
[6] Макнейл, A., Фрэй, R. и Embrechts, P. Количественное управление рисками: Концепции, методы и инструменты. Издательство Принстонского университета, 2005.
confidenceBands | creditMigrationCopula | getScenarios | nearcorr | portfolioRisk | riskContribution | simulate | table