2018基金從業(yè)資格《證券投資基金》預(yù)習(xí)要點(diǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型
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【摘要】環(huán)球網(wǎng)校編輯為考生發(fā)布“2018基金從業(yè)資格《證券投資基金》預(yù)習(xí)要點(diǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型”的新聞，為考生發(fā)布基金從業(yè)資格考試的相關(guān)考試重點(diǎn)，希望大家認(rèn)真學(xué)習(xí)和復(fù)習(xí)，預(yù)?？忌寄茼樌ㄟ^(guò)考試。2018基金從業(yè)資格《證券投資基金》預(yù)習(xí)要點(diǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型的具體內(nèi)容如下：
信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型
根據(jù)原理上的差異，信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型可以分為兩類
l 解析模型。通過(guò)一些簡(jiǎn)化假設(shè)，對(duì)信貸資產(chǎn)組合給出一個(gè)“準(zhǔn)確”的解。解析模型能夠快速得到結(jié)果，但缺點(diǎn)是需要建立在對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)因素諸多苛刻的假定基礎(chǔ)上。
l 仿真模型。用大量仿真試驗(yàn)(情景模擬)所產(chǎn)生的經(jīng)驗(yàn)分布來(lái)近似代替真實(shí)分布。仿真模型具有很大的靈活性，但是對(duì)信息系統(tǒng)的計(jì)算能力要求很高。
(1)CreditMetrics模型
CreditMetrics模型本質(zhì)上是一個(gè)VaR模型，目的是為了計(jì)算出在一定的置信水平下，一個(gè)信用資產(chǎn)組合在持有期限內(nèi)可能發(fā)生的最大損失。CreditMetrics模型的創(chuàng)新之處正是在于解決了計(jì)算非交易性資產(chǎn)組合VaR這一難題。
?、傩庞蔑L(fēng)險(xiǎn)取決于債務(wù)人的信用狀況，爾債務(wù)人的信用狀況則用信用等級(jí)表示。
②信用工具(包括貸款、私募債券等)的市場(chǎng)價(jià)值取決于借款人的信用等級(jí)，即不同信用等級(jí)的信用工具有不同的市場(chǎng)價(jià)值，因此，信用等級(jí)的變化會(huì)帶來(lái)信用工具價(jià)值的相應(yīng)變化。
?、跜reditMetrics模型的一個(gè)基本特點(diǎn)就是從資產(chǎn)組合而并不是單一資產(chǎn)的角度來(lái)看待信用風(fēng)險(xiǎn)。
?、苡捎贑reditMetrics模型將單一的信用工具放入資產(chǎn)組合中衡量其對(duì)整個(gè)組合風(fēng)險(xiǎn)狀況的作用，而不是孤立地衡量某一信用工具自身的風(fēng)險(xiǎn)，因而，該模型使用了信用工具邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)(Marginal Risk Contribution)這樣的概念來(lái)反映單一信用工具對(duì)整個(gè)組合風(fēng)險(xiǎn)狀況的作用。邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)是指因增加某一信用工具在組合中的持有量而增加的整個(gè)組合的風(fēng)險(xiǎn)。
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