Моделируйте и анализируйте многофакторную модель рейтинга кредитной миграции
The creditMigrationCopula принимает за вход портфель чувствительных к кредитам позиций с набором контрагентов и выполняет основанную на копуле многофакторную симуляцию миграций кредитного рейтинга. Миграция кредитного рейтинга контрагента и последующие изменения в значении портфеля рассчитываются для каждого сценария, и сообщается о нескольких измерениях риска.
creditMigrationCopula связывает каждого контрагента со случайной переменной, называемой латентной переменной, которая сопоставлена с кредитными рейтингами, основанными на матрице перехода к рейтингу. Для каждого сценария значение позиции с каждым контрагентом пересчитывается на основе реализованного кредитного рейтинга контрагента. Эти скрытые переменные моделируются с помощью многофакторной модели, где системные кредитные колебания моделируются серией факторов риска. Эти факторы могут основываться на отраслях промышленности (таких как финансовый или аэрокосмический), географических областях (таких как США или Еврозона) или любом другом базовом драйвере кредитного риска. Каждому контрагенту присваивается ряд весов, которые определяют их чувствительность к каждому базовому кредитному фактору.
Входные входы модели:
migrationValues - Значения позиций контрагента для каждого кредитного рейтинга.
ratings - Текущий кредитный рейтинг для каждого контрагента.
transitionMatrix - Матрица вероятностей перехода кредитного рейтинга.
LGD - Потеря по умолчанию (1 − Recovery).
Weights - Коэффициентные и идиосинкратические веса модели
После создания creditMigrationCopula Объект (см. CreditMigrationCopula и Свойства) используйте simulate функция для симуляции миграции кредитов с помощью многофакторной модели. Затем для подробных отчетов используйте следующие функции: portfolioRisk, riskContribution, confidenceBands, и getScenarios.
создает cmc = creditMigrationCopula(migrationValues,ratings,transitionMatrix,LGD,Weights)creditMigrationCopula объект. The creditMigrationCopula объект имеет следующие свойства:
Таблица со следующими переменными:
ID - идентификатор для идентификации каждого контрагента
migrationValues - Значения позиций контрагентов для каждого кредитного рейтинга
ratings - Текущий кредитный рейтинг для каждого контрагента
LGD - Потеря по умолчанию
Weights - Коэффициент и идиосинкратичные веса для контрагентов
Матрица корреляции факторов, NumFactors-by- NumFactors матрица, которая определяет корреляцию между факторами риска.
Набор всех возможных кредитных рейтингов.
Матрица вероятностей, что контрагент переходит от стартового кредитного рейтинга к окончательному кредитному рейтингу. Строки представляют начальные кредитные рейтинги, а столбцы - окончательные рейтинги. Верхняя строка содержит вероятности для контрагента, который начинается с самого высокого рейтинга (для примера AAA) и нижняя строка содержит данные для контрагента, начиная с состояния по умолчанию. Нижняя строка может быть опущена, что указывает на то, что контрагент по умолчанию остается в состоянии дефолта. Каждая строка должна равняться 1. Порядок строк и столбцов должен совпадать с порядком кредитных рейтингов, определенных в RatingLabels параметр. Последний столбец содержит вероятность дефолта для каждого из рейтингов. Если не задано, метки рейтинга по умолчанию: "AAA","AA","A","BBB","BB","B","CCC","D".
Уровень ценности под риском, используемый при отчетности VaR и CVaR.
A NumScenarios-by- 1 вектор значений портфеля. Это свойство пустое, пока вы не используете simulate функция.
устанавливает Свойства используя пары "имя-значение" и любой из аргументов в предыдущем синтаксисе. Для примера, cmc = creditMigrationCopula(___,Name,Value)cmc = creditMigrationCopula(migrationValues,ratings,transitionMatrix,LGD,Weights,'VaRLevel',0.99). Можно задать несколько пары "имя-значение" как необязательные аргументы пары "имя-значение".
simulate | Моделируйте миграцию кредитов с помощью creditMigrationCopula объект |
portfolioRisk | Сгенерируйте измерения риска на уровне портфеля |
riskContribution | Сгенерируйте взносы риска для каждого контрагента в портфеле |
confidenceBands | Доверие интервал полос |
getScenarios | Сценарии контрагентов |
[1] Crouhy, M., Galai, D. and Mark, R. «Сравнительный анализ текущих моделей кредитного риска». Журнал банковского дела и финансов. Том 24, 2000, стр. 59-117.
[2] Горди, М. «Сравнительная анатомия моделей кредитного риска». Журнал банковского дела и финансов. Том 24, 2000, стр. 119-149.
[3] Gupton, G., Finger, C., and Bhatia, M. «CreditMetrics - Technical Document». J. P. Морган, Нью-Йорк, 1997.
[4] Jorion, P. Financial Risk Manager Handbook. 6-е издание. Wiley Finance, 2011.
[5] Löffler, G. and Posch, P. Credit Risk Modeling Using Excel и VBA. Wiley Finance, 2007.
[6] McNeil, A., Frey, R. and Embrechts, P. Quantitative Risk Management: Концепции, Technologies, and Tools. Пресса Принстонского университета, 2005.
confidenceBands | creditDefaultCopula | getScenarios | nearcorr | portfolioRisk | riskContribution | simulate | table