相依性的度量包括相關(guān)性和連接函數(shù)兩種方法。

　　16. 組合風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量——壓力測(cè)試

　　答：壓力測(cè)試是指金融機(jī)構(gòu)運(yùn)用不同方法來(lái)衡量由一些例外但有可能發(fā)生的事件所導(dǎo)致的潛在損失。(巴塞爾委員會(huì))

　　目的：定期進(jìn)行壓力測(cè)試及返回檢驗(yàn)，評(píng)估模型的有效性，補(bǔ)充信用風(fēng)險(xiǎn)模型中的不足。

　　壓力測(cè)試的主要功能

　　為估計(jì)銀行在壓力條件下的風(fēng)險(xiǎn)暴露提供方法，并幫助銀行制定或選擇適當(dāng)?shù)膽?zhàn)略轉(zhuǎn)移此類風(fēng)險(xiǎn)(如重組頭寸，制定適當(dāng)?shù)膽?yīng)急計(jì)劃);

　　提高銀行對(duì)其自身風(fēng)險(xiǎn)特征的理解，推動(dòng)其對(duì)風(fēng)險(xiǎn)特征隨時(shí)間的變化情況的監(jiān)控;

　　幫助董事會(huì)和高級(jí)管理層確定該銀行的風(fēng)險(xiǎn)暴露是否與其風(fēng)險(xiǎn)偏好一致;

　　作為主要基于歷史數(shù)據(jù)和假定的統(tǒng)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量(如風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值模型)的補(bǔ)充;

　　壓力測(cè)試幫助量化“尾部”風(fēng)險(xiǎn)(即異常市場(chǎng)條件下發(fā)生損失的風(fēng)險(xiǎn))和重估模型假定(如關(guān)于波動(dòng)性和相關(guān)性的假定);

　　評(píng)估銀行在盈利性和資本充足性兩方面承受壓力條件的能力。

　　壓力測(cè)試的方法

　　包括敏感度測(cè)試和情景分析。

　　敏感度測(cè)試估計(jì)單個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子或一小組密切相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)因子的假定運(yùn)動(dòng)(如收益曲線的平移)對(duì)組合價(jià)值的影響。

　　情景分析通過(guò)模擬總體影響一組風(fēng)險(xiǎn)因子(如股權(quán)價(jià)格、匯率和利率)的壓力情景，度量組合價(jià)值的變化。

　　17. 組合風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量——信用風(fēng)險(xiǎn)組合基本模型

　　答：KMV模型

　　CreditMetrics模型

　　Credit Risk+模型

　　Credit Portfolio View模型

　　18. KMV的Credit Monitor模型

　　答：核心：把企業(yè)與銀行的借貸關(guān)系視為期權(quán)買賣關(guān)系，借貸關(guān)系中的信用風(fēng)險(xiǎn)信息隱含在這種期權(quán)交易之中，從而通過(guò)應(yīng)

　　用期權(quán)定價(jià)理論解出相應(yīng)的違約率

　　KMV的Credit Monitor模型

　　19. CreditMetrics模型

　　答：模型本質(zhì)上是一個(gè)VaR模型，其目的是為了計(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。但非交易性資產(chǎn)組合與交易性資產(chǎn)組合不同的是，貸款以及一些私募債券的價(jià)格不能夠像股票價(jià)格一樣容易獲得，因此，這些資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)差也同樣難以獲得，這是非交易性資產(chǎn)組合VaR計(jì)算過(guò)程中的難點(diǎn)所在，而CreditMetrics模型的創(chuàng)新之處也正是在于為解決這一難題提供了解決方案。

　　要計(jì)算整個(gè)信貸組合的信用風(fēng)險(xiǎn)，為此，必須要估計(jì)不同資產(chǎn)之間的違約相關(guān)性和評(píng)級(jí)轉(zhuǎn)移相關(guān)性

　　20. Credit Risk+模型

　　答：利用針對(duì)火災(zāi)險(xiǎn)的財(cái)險(xiǎn)精算原理對(duì)貸款組合違約率進(jìn)行分析

　　假設(shè)在組合中，每筆貸款只有違約和不違約兩種狀態(tài)

　　認(rèn)為貸款組合中不同類型的貸款同時(shí)違約的概率是很小且相互獨(dú)立的連續(xù)變量

　　結(jié)論：貸款組合的違約率服從泊松分布，即一個(gè)貸款組合發(fā)生n筆貸款違約的概率為Prob(n筆貸款違約)=e-m×mn/n!

　　21. 客戶信用評(píng)級(jí)

　　答：Credit Portfolio View模型的基本思想如下所述：等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣中的每一項(xiàng)都表示借款人在一定期限內(nèi)由一個(gè)信用等級(jí)轉(zhuǎn)移到另一個(gè)信用等級(jí)的概率。

　　特點(diǎn)：模型直接將轉(zhuǎn)移概率與宏觀因素關(guān)系模型化，然后通過(guò)不斷加入宏觀因素沖擊來(lái)模擬轉(zhuǎn)移概率的變化，得出模型中的一系列參數(shù)值。

　　一般情況下，Credit Portfolio View模型比較適用于投機(jī)級(jí)借款人，因?yàn)樵擃惤?/P>

　　款人對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)因素的變化更敏感。