风险管理-信用风险度量课件.ppt

文档介绍：主要内容
Altmann的Z-score模型
Merton的结构化模型
KMV模型
CreditMetrics模型
CreditRisk+模型
其他：人工神经网络
2020/12/23
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风险管理-信用风险度量专业版
Z-score模型介绍
Z-score模型是Edwards Altmann1968年开发出来的预测企业在一到两年的时间内会不会破产的模型，以后又得到陆续的改进，至今仍然为广泛接受，作为一个基准。
这个模型主要采用一些财务指标，通过计算一个数值Z，用Z的大小来判别破产的可能性。
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Z-score模型介绍
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风险管理-信用风险度量专业版
Z-score模型介绍
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Z-score模型介绍
Z-score模型的一些问题
是根据美国数据做出来的，主要针对制造业。推广到其他国家和地区，或者推广到其他行业，有较大的问题。
只考虑了两个状态，违约和不违约，无法考虑企业信用品质的变化。
无法据此计算违约概率，更无法考虑清偿率。
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Z-score模型介绍
Z-score模型的发展：原理简单，便于其他技术在其中的应用。
多元判别分析考虑多个状态。
支撑向量机(support vector machine).
数学规划
Classification and Regression Tree
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KMV模型是KMV公司在Merton模型基础上建立起来的，试图克服Merton模型的缺点。
新的概念
VA: 公司资产的市场价值（market value of asset）。
D: 违约点(default point),违约时公司资产价值，相当于债券的本息，这里是一个要估计的量。
KMV模型介绍
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KMV模型介绍
违约距离（distance of default）
DD = [VA – D]/(VAσA ) 。
即 违约距离 = [资产的市场价值减去违约点]/（资产的市场价值*资产的波动率）
违约概率：
理论上用N(-DD), 实际上是用历史数据建立DD与EDF（期望违约频率expected default frequency）的映射（mapping）得到.
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KMV模型介绍
资产的市场价值和波动率的估计
用Merton的模型。
D的估计根据负债结构。
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KMV模型介绍
一个例子
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