Вычисление кредитного риска на основе стоимости договора
[ вычисляет кредитный риск контрагента из массива значений внебиржевого контракта с маркой на рынок. Эти риски убытков используются при расчете CVA (корректировка кредитной стоимости) для портфеля. exposures,exposurecpty] = creditexposures(values,counterparties)
[ добавляет необязательные аргументы «имя-значение».exposures,exposurecpty] = creditexposures(___,Name,Value)
[ вычисляет риски кредитоспособности контрагента из массива значений внебиржевого контракта с маркой на рынок с использованием необязательных аргументов пары «имя-значение» для exposures,exposurecpty,collateral] = creditexposures(___,Name,Value)CollateralTable и Dates, collateral результат возвращается для смоделированных сумм обеспечения, доступных контрагентам на каждую дату моделирования и по каждому сценарию.
После вычисления стоимостей контрактов с маркой на рынок для портфеля свопов во многих сценариях вычислите кредитный риск для конкретного контрагента. Просмотр стоимости договора и кредитного риска с течением времени.
Во-первых, загрузка данных (ccr.mat), содержащий стоимость контракта с маркой на рынок для портфеля свопов по многим сценариям.
load ccr.mat % Look at one counterparty. cpID = 4; cpValues = squeeze(sum(values(:,swaps.Counterparty == cpID,:),2)); subplot(2,1,1) plot(simulationDates,cpValues); title(sprintf('Mark-to-Market Contract Values for Counterparty: %d',cpID)); datetick('x','mmmyy') ylabel('Portfolio Value ($)') % Compute the exposure by counterparty. [exposures, expcpty] = creditexposures(values,swaps.Counterparty,... 'NettingID',swaps.NettingID); % View the credit exposure over time for the counterparty. subplot(2,1,2) cpIdx = find(expcpty == cpID); plot(simulationDates,squeeze(exposures(:,cpIdx,:))); title(sprintf('Exposure for counterparty: %d',cpIdx)); datetick('x','mmmyy') ylabel('Exposure ($)') xlabel('Simulation Dates')
Загрузить данные (ccr.mat), содержащий стоимость контракта с маркой на рынок для портфеля свопов по многим сценариям.
load ccr.matПосмотрите на одного контрагента.
cpID = 4; cpIdx = swaps.Counterparty == cpID; cpValues = values(:,cpIdx,:); plot(simulationDates,squeeze(sum(cpValues,2))); grid on; title(sprintf('Potential Mark-to-Market Portfolio Values for Counterparty: %d',cpID)); datetick('x','mmmyy') ylabel('Portfolio Value ($)')
Вычислите риски убытков.
netting = swaps.NettingID(cpIdx);
exposures = creditexposures(cpValues,cpID,'NettingID',netting);Просмотр кредитного риска со временем для контрагента.
figure; plot(simulationDates,squeeze(exposures)); grid on title(sprintf('Exposure for counterparty: %d',cpID)); datetick('x','mmmyy') ylabel('Exposure ($)') xlabel('Simulation Dates')
Вычислите профили кредитного риска.
profilesBefore = exposureprofiles(simulationDates,exposures)
profilesBefore = struct with fields:
Dates: [37x1 double]
EE: [37x1 double]
PFE: [37x1 double]
MPFE: 2.1580e+05
EffEE: [37x1 double]
EPE: 2.8602e+04
EffEPE: 4.9579e+04
Рассмотрим новую сделку с контрагентом. Для этого примера возьмите другую сделку из исходного своп-портфеля и «скопируйте» ее для нового контрагента. Этот пример приведен только в иллюстративных целях.
newTradeIdx = 3; newTradeValues = values(:,newTradeIdx,:); % Append a new trade to your existing portfolio. cpValues = [cpValues newTradeValues]; netting = [netting; cpID]; exposures = creditexposures(cpValues,cpID,'NettingID',netting);
Вычислите новые профили кредитного риска.
profilesAfter = exposureprofiles(simulationDates,exposures)
profilesAfter = struct with fields:
Dates: [37x1 double]
EE: [37x1 double]
PFE: [37x1 double]
MPFE: 2.4689e+05
EffEE: [37x1 double]
EPE: 3.1609e+04
EffEPE: 5.6178e+04
Визуализируйте ожидаемые риски и дополнительные риски новой торговли. Используйте инкрементную подверженность для вычисления дополнительных расходов на корректировку кредитной стоимости (CVA).
figure; subplot(2,1,1) plot(simulationDates,profilesBefore.EE,... simulationDates,profilesAfter.EE); grid on; legend({'EE before','EE with trade'}) datetick('x','mmmyy','keeplimits') title('Expected Exposure before and after new trade'); ylabel('Exposure ($)') subplot(2,1,2) incrementalEE = profilesAfter.EE - profilesBefore.EE; plot(simulationDates,incrementalEE); grid on; legend('incremental EE') datetick('x','mmmyy','keeplimits') ylabel('Exposure ($)') xlabel('Simulation Dates')
Загрузить данные (ccr.mat), содержащий стоимость контракта с маркой на рынок для портфеля свопов по многим сценариям.
load ccr.matПосмотрите только на одного контрагента в этом примере.
cpID = 4; cpIdx = swaps.Counterparty == cpID; cpValues = values(:,cpIdx,:);
Вычислите необеспеченные риски.
exposures = creditexposures(cpValues,swaps.Counterparty(cpIdx),... 'NettingID',swaps.NettingID(cpIdx));
Просмотр кредитного риска со временем для контрагента.
plot(simulationDates,squeeze(exposures)); expYLim = get(gca,'YLim'); title(sprintf('Exposures for Counterparty: %d',cpID)); datetick('x','mmmyy') ylabel('Exposure ($)') xlabel('Simulation Dates')
Добавьте соглашение об обеспечении для контрагента. 'CollateralTable' параметр является таблицей MATLAB ®. Таблицы можно создавать из электронных таблиц или других источников данных в дополнение к построению их в линию, как показано здесь. Дополнительные сведения см. в разделеtable.
collateralVariables = {'Counterparty';'PeriodOfRisk';'Threshold';'MinimumTransfer'};
periodOfRisk = 14;
threshold = 100000;
minTransfer = 10000;
collateralTable = table(cpID,periodOfRisk,threshold,minTransfer,...
'VariableNames',collateralVariables)collateralTable=1×4 table
Counterparty PeriodOfRisk Threshold MinimumTransfer
____________ ____________ _________ _______________
4 14 1e+05 10000
Вычислите обеспеченные риски убытков.
[collatExp, collatcpty, collateral] = creditexposures(cpValues,... swaps.Counterparty(cpIdx),'NettingID',swaps.NettingID(cpIdx),... 'CollateralTable',collateralTable,'Dates',simulationDates);
Постройте график уровней обеспечения и обеспеченных рисков убытков.
figure; subplot(2,1,1) plot(simulationDates,squeeze(collateral)); set(gca,'YLim',expYLim); title(sprintf('Collateral for counterparty: %d',cpID)); datetick('x','mmmyy') ylabel('Collateral ($)') xlabel('Simulation Dates') subplot(2,1,2) plot(simulationDates,squeeze(collatExp)); set(gca,'YLim',expYLim); title(sprintf('Collateralized Exposure for Counterparty: %d',cpID)); datetick('x','mmmyy') ylabel('Exposure ($)') xlabel('Simulation Dates');
[1] Ломибао, Д. и С. Чжу. «Подход условной оценки для инструментов, зависящих от пути». Август 2005 года.
[2] Пыхтин М. «Моделирование кредитного риска для обеспеченных контрагентов». Декабрь 2009 года.
[3] Пыхтин М., и С. Чжу. «Руководство по моделированию кредитного риска контрагента». GARP, июль/август 2007 года, выпуск 37.
[4] Пыхтин, Майкл и Дэн Розен. «Ценовой риск контрагента на уровне торговли и распределение CVA». Рабочий документ FEDS № 10., 1 февраля 2010 г.
datenum | exposureprofiles | table