【摘 要】
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在用CreditMetrics模型计算银行贷款组合风险VaR(Value at Risk)的过程中,蒙特卡洛模拟是最常用的方法之一,其直观性及便于理解性得到很多银行以及监管机构的认可。风险管理
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在用CreditMetrics模型计算银行贷款组合风险VaR(Value at Risk)的过程中,蒙特卡洛模拟是最常用的方法之一,其直观性及便于理解性得到很多银行以及监管机构的认可。风险管理通常更加关注于多数客户违约造成的信贷资产较大损失值的情况,但由于银行客户尤其是评级高的客户违约概率较低,从而用普通蒙特卡洛模拟得出客户违约的频次较低,即有效模拟次数较少,从而导致其耗时比较长,计算效率低下,尤其在模拟次数不多的情况下,结果非常不稳定,这些因素都在一定程度上降低了蒙特卡洛方法的实用性。针对此,本文引入重要性抽样技术对CreditMetrics模型进行改进,构造估计尾概率的统计量,并利用中心极限定理计算出尾概率在一定置信水平下的置信区间,从而计算出信贷组合VaR的置信区间,最后用银行实际数据进行测算,比较普通蒙特卡洛模拟和重要性抽样技术的模拟效果,最终得出重要性抽样技术可以在更短的时间内得到更高精度的VaR的结论。
另外传统的CreditMetrics模型对资产收益的假设都是基于Gauss Copula模型进行,这一点与资产实际收益的“尖峰厚尾”以及尾部相依性是矛盾的,从而本文利用了T Copula假设对CreditMetrics模型进行改进,并用实际数据进行实证,表明T Copula模型假设确实解决了Gauss Copula假设下信用风险被低估的问题。
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