信用资产组合的风险模拟与综合风险管理_刘家鹏著_9787509583647

　　引入随机利率和随机信用价差将模型扩展，使模型集成处理信用风险和利率风险。模型的构建同时使用了结构型信用风险模型和简化型信用风险模型。通过模拟框架对信用组合的相关性、利率对风险的敏感性进行模拟与分析，相关的结论对资产组合的构建和风险管理都具有重要意义。我们发现，利差风险和利率风险是很重要的因素，尤其是高信用品质的金融工具利率风险和利差风险更加重要，而且在大组合条件下也不能被分散化。

　　金融机构的风险管理状况不仅对银行自身的生存与发展至关重要，而且关系到整个社会经济的安全与稳定。商业银行构建有效的风险管理模型既是企业发展、提高银行核心竞争力的需要，也是监管部门的监管要求，巴塞尔新资本协议明确提出大型的国际化商业银行应建立自己的内部模型。
　　信用组合是商业银行资产的主体，信用风险管理是银行风险管理最重要的内容。然而，由于信用风险的特殊性，信用组合风险建模非常困难：信用风险收益或损失分布是非正态的，不但用正态分布难以拟合，就是用其他的有偏分布也难以较好的近似；违约事件是非连续的、离散的概率事件，加之相关性、违约损失的易变性等要素，最终的损失分布可能非常怪异；信用风险要素本身的复杂性、暴露的不确定性、收益和损失的非线性、回收率的动态性等都使问题变得相当复杂；信用组合资产数目巨大，数学上的多元性，高维积分无法实现；同时也存在信用管理数据的缺失，极端事件数据稀少。基于以上因素，信用组合风险建模用解析方法很难完成，只能使用模拟方法。
　　因此，本书构建基于蒙特卡罗模拟技术的商业银行信用组合的度量框架及信贷组合综合管理模型。模型集成信用风险和利率风险，在此基础上进行风险度量、情景模拟、压力测试、评级系统评价等综合风险管理。
　　首先，模型能够产生组合的损失分布，并计算不同置信水平上的风险值（VaR）和期望短缺（ES）。模型中回收率为随机抽样，并采用了更具灵活性与现实性的双峰分布。模型中采用了多种与实际银行业务相适应的不同信用品质的信贷组合，同时也对贷款承诺等随机暴露形式进行了探讨。模型使用了混合分布抽样、移动窗口等技术，也采用了重要性抽样、低差异序列等现代蒙特卡罗模拟技术。
　　模型既可生产单纯违约造成的损失分布，也可生产考虑信用迁移风险的价值分布，并对不同信用组合进行两种方法计算的风险进行比较。我也把模型的计算结果和巴塞尔资本协议中的标准法和初级IRB法计算的资本要求进行了比较，发现使用内部模型在高品质信用的条件下可以节约银行资本，实现资本套利；而低信用品质组合做不到这一点，模型计算的经济资本高于根据协议计算的监管资本。这也说明巴塞尔委员会的政策导向，鼓励大型活跃银行采用内部模型法，同时引导这些银行放贷于高信用品质的信贷客户。
　　引入随机利率和随机信用价差将模型扩展，使模型集成处理信用风险和利率风险。模型的构建同时使用了结构型信用风险模型和简化型信用风险模型。通过模拟框架对信用组合的相关性、利率对风险的敏感性进行模拟与分析，相关的结论对资产组合的构建和风险管理都具有重要意义。我们发现，利差风险和利率风险是很重要的因素，尤其是高信用品质的金融工具利率风险和利差风险更加重要，而且在大组合条件下也不能被分散化。

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