Вычисление кредитовых рисков из значений договора
[ вычисляет кредитные риски контрагента из массива значений внебиржевого контракта. Эти риски используются при вычислении CVA (корректировка кредитного значения) для портфеля. exposures,exposurecpty]
= creditexposures(values,counterparties)
[ добавляет необязательные аргументы имя-значение.exposures,exposurecpty]
= creditexposures(___,Name,Value)
[ вычисляет кредитные риски контрагента из массива значений внебиржевых контрактов с маркой на рынок с помощью необязательных аргументов пары "имя-значение" для exposures,exposurecpty,collateral]
= creditexposures(___,Name,Value)CollateralTable и Dates, а collateral выход возвращается для моделируемых сумм обеспечения, доступных контрагентам на каждую дату симуляции и по каждому сценарию.
После вычисления значений контракта между рынками для портфеля свопов по многим сценариям вычислите кредитный риск для конкретного контрагента. Просмотрите значения договора и кредитный риск с течением времени.
Во-первых, загрузите данные (ccr.mat) содержащие значения контракта на продажу 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')
Загрузите данные (ccr.mat) содержащие значения контракта на продажу 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 ($)')
Вычислите воздействия.
netting = swaps.NettingID(cpIdx);
exposures = creditexposures(cpValues,cpID,'NettingID',netting);Просмотрите кредитный риск с течением времени для контрагента.
figure; plot(simulationDates,squeeze(exposures)); grid on title(sprintf('Exposure for counterparty: %d',cpID)); datetick('x','mmmyy') ylabel('Exposure ($)') 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 торговлю с контрагентом. В данном примере возьмите другую сделку из исходного портфеля свопов и «скопируйте» ее для нового контрагента. Этот пример предназначен только для иллюстративных целей.
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
Визуализация ожидаемого воздействия и постепенного воздействия новой торговли. Используйте инкрементный риск для вычисления платы за добавочный кредит значения корректировку (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')
Загрузите данные (ccr.mat) содержащие значения контракта на продажу для портфеля свопов по многим сценариям.
load ccr.matТолько один контрагент для этого примера.
cpID = 4; cpIdx = swaps.Counterparty == cpID; cpValues = values(:,cpIdx,:);
Вычислите неколлатерализованные воздействия.
exposures = creditexposures(cpValues,swaps.Counterparty(cpIdx),... 'NettingID',swaps.NettingID(cpIdx));
Просмотрите кредитный риск с течением времени для контрагента.
plot(simulationDates,squeeze(exposures)); expYLim = get(gca,'YLim'); title(sprintf('Exposures for Counterparty: %d',cpID)); datetick('x','mmmyy') ylabel('Exposure ($)') xlabel('Simulation Dates')
Добавьте договор обеспечения для контрагента. The 'CollateralTable' параметром является таблица MATLAB ®. Можно создавать таблицы из электронных таблиц или других источников данных, в дополнение к созданию их в строке, как показано здесь. Для получения дополнительной информации см.table.
collateralVariables = {'Counterparty';'PeriodOfRisk';'Threshold';'MinimumTransfer'};
periodOfRisk = 14;
threshold = 100000;
minTransfer = 10000;
collateralTable = table(cpID,periodOfRisk,threshold,minTransfer,...
'VariableNames',collateralVariables)collateralTable=1×4 table
Counterparty PeriodOfRisk Threshold MinimumTransfer
____________ ____________ _________ _______________
4 14 1e+05 10000
Вычислите залоговые воздействия.
[collatExp, collatcpty, collateral] = creditexposures(cpValues,... swaps.Counterparty(cpIdx),'NettingID',swaps.NettingID(cpIdx),... 'CollateralTable',collateralTable,'Dates',simulationDates);
Постройте график уровней обеспечения и обеспеченных рисков.
figure; subplot(2,1,1) plot(simulationDates,squeeze(collateral)); set(gca,'YLim',expYLim); title(sprintf('Collateral for counterparty: %d',cpID)); datetick('x','mmmyy') ylabel('Collateral ($)') 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. «Условный подход к оценке для зависящих от пути инструментов». Август 2005 года.
[2] Пыхтин М. «Моделирование кредитного риска для обеспеченных контрагентов». Декабрь 2009 года.
[3] Пыхтин М., и С. Чжу. «Руководство к моделированию контрагентского кредитного риска». ГАРП, июль/август 2007 года, выпуск 37.
[4] Пыхтин, Майкл, и Дэн Розен. «Ценообразование контрагентского риска на уровне торговли и распределение CVA». ФЕДС Работы Бумага № 10., 1 февраля 2010 года.
datenum | exposureprofiles | table