Creditmetrics模型
信用风险度量第七章CreditMetrics模型
▪ 信用评级（Credit Rating）又称资信评级，是一种社会中介服务，用 于向社会提供资信信息，或为企业自身提供决策参考。狭义的信用评 级是指独立的第三方信用评级中介机构对债务人如期足额偿还债务本 息的能力和意愿进行评价，并用简单的评级符号表示其违约风险和损 失的严重程度。广义的信用评级则是对评级对象履行相关合同和经济 承诺的能力和意愿的总体评价。
2020/7/16
图7-1 CreditMetrics模型研究框架
相关性 评级序列 权益序列 模型
信用评级 联合变化
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二、模型原理
▪ J. P. Morgan的CreditMetrics技术文档指出：在债务人信用质量变化导致负债 价值随之变化的情形下，CreditMetrics模型是评估投资组合风险的工具。 CreditMetrics模型基于信用转移分析计算特定时期内信用等级从一个等级转 移至另一信用等级的概率。
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一、模型框架
▪ （一）基本概念
▪ 转移概率（Transition Probability）是马尔可夫链中的重要概念，若马尔 可夫链由n个状态组成，历史信息由这n个状态所组成的序列刻画。从任 意一个状态出发，经过任意一次转移，则必然出现状态1，2，…，状态 n-1或状态n，将相应的状态之间转移的可能性称为转移概率。
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一、模型框架
▪ （二）建模过程
风险暴露
基于信用的在险价值
信用资产 组合
信用评级
偿还 优先顺序
信用价差
市场 波动
信用评级 转移概率
违约 回收率
债券重估 现值
风险暴露 分布
信用质量变化导致的单个风险暴露价值变 化的标准差
CreditMetrics模型的相关性研究的开题报告
CreditMetrics模型的相关性研究的开题报告
标题：CreditMetrics模型的相关性研究
背景：
CreditMetrics模型是一种常用的风险测量模型，被用于评估银行和投资机构的信贷风险。
其核心思想是基于历史数据和概率统计来估计债务人违约的可能性，从而衡量信贷风险并为投资决策提供依据。
然而，其模型对于不同类型的债务人或贷款的表现可能存在不同的影响因素，因此其模型的有效性和相关性需要进行深入探究。
目的：
本研究旨在探究CreditMetrics模型的相关性，通过对模型结果与实际数据的对比和分析，验证其在不同类型的债务人或贷款中的适用性，并且评估其在不同经济环境下的稳定性。
方法：
本研究将采用定量研究方法，从多个角度对CreditMetrics模型进行分析。
首先，我们将对历史数据进行回归分析，以验证CreditMetrics模型与实际数据的相关性。
其次，我们将拟合不同类型的债务人的模型，并进行交叉验证，以探究模型的适用性。
最后，我们将对不同时期的经济数据进行分析，并评估模型的稳健性。
预期结果：
本研究预期可以对CreditMetrics模型的相关性提供深入的认识和理解，从而提高银行和投资机构对信贷风险的准确评估能力。
同时，我们希望本研究可以针对CreditMetrics模型的不足之处为进一步改进和提升该模型提供有价值的思路和方法。
基于商业银行信用风险Credit Metrics模型的改进
基于商业银行信用风险Credit Metrics模型的改进一、背景随着全球金融市场的不断发展和变化，商业银行面临着越来越复杂的信用风险管理挑战。
信用风险是指由于借款人或债务人未能履行合同义务而导致的金融机构可能面临损失的风险。
在这种情况下，商业银行需要有效地管理和监控其信用风险，以保障自身的稳健经营和持续发展。
为了更好地评估和监控信用风险，商业银行通常会采用一系列的模型和方法来量化和管理这一风险。
Credit Metrics模型是一种被广泛应用于商业银行的信用风险模型。
该模型基于债券个体违约概率和债券组合损失的概率分布，通过债券违约概率和债券组合损失的期望值，对银行的信用风险水平进行评估。
Credit Metrics模型在实际应用中也存在一些局限性，例如对于极端事件的处理不足、对于动态变化的市场环境的适应性不足等。
商业银行需要不断改进和优化Credit Metrics模型，以更好地适应不断变化的金融市场环境和更好地应对复杂的信用风险管理挑战。
二、改进方向1. 加强对极端事件的处理。
在Credit Metrics模型中，通常采用正态分布或者对数正态分布来描述债券违约概率和债券组合损失的分布。
在实际市场环境中，极端事件的发生并非是随机事件，而是具有一定的概率。
商业银行应该引入更加灵活和适应实际情况的分布模型，更好地描述极端事件的发生概率和影响程度。
2. 引入动态因子分析。
Credit Metrics模型在评估信用风险时通常采用固定的因子和参数来描述债券违约概率和债券组合损失的分布。
在实际市场环境中，各种风险因素和市场环境可能会发生变化，这需要引入动态因子来分析和评估信用风险。
在改进Credit Metrics模型时，应该引入动态因子分析，更好地适应复杂和动态变化的市场环境。
3. 加强对违约概率的测度。
在Credit Metrics模型中，通常利用债券个体的违约概率来评估信用风险水平。
违约概率本身并不能完全描述债券的风险，还需要考虑违约风险的传导影响、债券违约之后的损失和违约风险的联动性等因素。
13第十三讲+CreditMetrics模型.ppt+[兼容模式]
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远期价值（万元） 109.37 109.19 108.66 107.55 102.02 98.10 83.64 51.13
Jeffrey Huang
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BBB级贷款在一年后价值的均值及VaR计算
根据上表和公式
d
d
∑ ∑ V = pjVj，σ 2 = pj (Vj −V )2
j =1
j =1
我们可以算出BBB级贷款一年期远期价值的均值为107.09万元，标准差 为229万元
远期价值（万元） 109.37 109.19 108.66 107.55 102.02 98.10 83.64 51.13
Jeffrey Huang
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第四步：信用资产远期价值的分布与VaR计算
利用公式：
∑ Vj
=
n−1 i=0
C (1+ fij )i
+ (1+
F f )n−1
n−1, j
Vd
=
F
CreditMetrics模型在应用时，本质上是根据债务人信用质量、信用等 级转移以及违约事件来确定信用资产的市场价值分布，并基于信用资 产价值分布来计算VaR
Jeffrey Huang
1
Jeffrey Huang
一、CreditMetrics模型 基本思想
Jeffrey Huang
CreditMetrics模型的基本思想
A 0.68 7.79 91.05 5.95 0.67 0.24 0.22
一年后等级 BBB BB 0.06 0.12 0.64 0.06 5.52 0.74 86.93 5.30 7.73 80.53 0.43 6.48 1.3 2.38
B 0 0.14 0.26 1.17 8.84 83.46 11.24
四种信用风险现代管理模型对比分析-风险管理论文-企业管理论文-管理学论文
四种信用风险现代管理模型对比分析-风险管理论文-企业管理论文-管理学论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——摘要：受到全球金融危机的影响, 信用越来越受到重视。
信用风险是商业银行面对的一个重要挑战, 也是中小企业融资的重要依据, 对信用进行管理是当前整治金融环境的关键。
本文介绍了现代信用风险管理模型和方法, 并进行了比较研究。
关键词：信用风险; 风险管理; 比较研究;信用是买家和卖家不需要立即付款或者财务担保而进行经济活动的一种制度, 完善信用制度有利于优化经济环境。
信用风险是指交易双方未能按照契约完成相关责任和义务所造成经济损失的风险, 是金融风险的主要类型。
信用风险关系着社会利益和企业利益, 因此, 对金融风险进行控制, 首先要对信用进行严格管理。
传统信用管理方法包括专家分析法、信用评级法、信用评分法和人工神经网络分析法。
现代信用风险管理开始于20世纪80年代, 金融衍生品越来越多, 利率市场化成为大众趋势, 世界经济体制受到经济债务的阻挠, 国际银行开始普遍关注现代信用风险管理模型的研究, 对此进行计量管理。
随着电子计算机和大数据的发展, 各国银行普遍运用现代化信息数据技术对信用管理进行精细研究, 建立了多个高级信用风险管理模型。
一、现代信用风险管理模型和方法简介1.Credit metrics模型Credit metrics模型是一种信用计量模型, 由J.P摩根集团和几个世界银行共同研究的信用风险的量化模型, 主要应用于数字量化信用风险。
他将违约机率、违约后损失和违约相关系数组合起来进行信用风险分析, 同时在相关影响因素上进行创新, 是一种标准框架的模型。
Credit metrics模型认为, 贷款企业的信用状况、企业的信用等级会影响商业银行的信用风险, 企业经营状况的好坏、股票的波动、投资情况等都会实时反映在企业信用等级上, 这种反映情况是真实成立的, 是模型的数据之一;债券和贷款的变动受到贷款企业信用评级的影响, 利用转化矩阵所计算的债券和贷款的价格, 是模型的数据之一。
运用CreditMetrics模型进行银行贷款信用风险管理论文
运用CreditMetrics模型进行银行贷款信用风险管理论文信用风险是银行业务中的一大重要风险，对银行的健康发展和稳定性至关重要。
CreditMetrics模型是国际上较为流行的一种贷款信用风险管理模型，这篇论文将详细介绍该模型的原理、应用以及局限性。
一、CreditMetrics模型的原理CreditMetrics模型是由J.P.摩根公司在1997年提出的，它基于经济资本的概念，并引入了波动率因子和相关系数的概念。
模型的基本思想是通过计算资产组合的VaR（Value at Risk）来评估信用风险。
VaR是指在一定置信水平下，资产组合在未来特定时间段内可能的最大损失。
通过计算VaR，银行可以了解在不同市场条件下，可能面临的最大损失程度，从而制定风险控制策略。
CreditMetrics模型的核心是波动率因子和相关系数。
波动率因子是用来表示不同资产的风险程度的指标，它反映了资产价格的波动性。
相关系数是用来度量不同资产之间的相关性，它反映了不同资产之间的风险联动程度。
通过对波动率因子和相关系数的测算，可以得到资产组合的整体风险水平。
二、CreditMetrics模型的应用CreditMetrics模型主要应用于两个方面：风险测量和风险控制。
1. 风险测量：CreditMetrics模型可以帮助银行测量信用风险的水平。
通过对资产组合中每个资产的波动率因子和相关系数进行测算，可以得到整个资产组合的VaR。
这样银行就可以了解在不同市场条件下，可能面临的最大损失程度，并据此评估资本充足性。
此外，模型还可以在不同市场环境下进行压力测试，帮助银行评估自身的风险承受能力。
2. 风险控制：CreditMetrics模型可以帮助银行制定合理的风险控制策略。
通过对资产组合的VaR进行测算，可以对不同资产的风险进行排序和比较，进而决定是否要减少或增加某些资产的比重。
此外，模型还可以根据不同资产的波动性和相关性，进行投资组合的优化，以降低整体风险水平。
信用风险评价模型
信用风险评价模型是指用来评估借款人或债务人发生违约风险的各种量化模型。
以下是几种常见的信用风险评价模型：
•Z计分模型。
由Altman于1968年提出，通过财务指标来判断借款人违约的可能性。
•Credit Metrics模型。
由J.P.摩根公司于1997年推出，是一种信用在险值模型，通过分析借款人的信用等级转移概率和违约概率来评估信贷资产的风险。
•Credit Risk+模型。
由瑞士信贷银行于1997年发布，基于保险精算学原理，只考虑违约和不违约两种状态。
•Credit Portfolio View模型。
基于Credit Metrics的思路，通过输入宏观经济变量，对各国不同产业间的信用等级转移概率和违约概率的联合条件分布进行模拟。
《信用风险度量》第7章CreditMetrics模型
▪ 转移矩阵（Transition Matrix），即所有不同等级的信用工具在一定期限 内转移到其他等级或维持原级别的转移概率组成的矩阵，通常由信用评 级公司提供。
▪ 违约损失率（Loss Given Default，LGD）即指违约事件发生后债权人所 承受的损失占全部信用合约资金的比例。与违约损失率相对应的是信用 事件发生后的违约回收率（Recovery Rate in Default），即在债务人违 约后资产能够得到回收的比例。
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二、VaR
▪ （二）假设条件及计算方法
▪ 1.历史模拟法
▪ 历史模拟法（Historical Simulation Method）基于历史资产 组合风险收益的分布，获得资产组合的历史平均收益及显著 性水平为 时的最低收益率，进而计算资产组合的VaR值。
▪ 首先，估计公司信用资产的风险暴露，建立相应的信用等 级转移概率矩阵。分析资产组合的风险暴露需计算各个资 产之间的相关性，从而计算各资产的联合等级转移概率。
▪ 其次，根据单个资产的未来等级转移概率计算其可能的价 值，并计算全部资产的现值分配，估计信用等级变化后资 产的价值波动程度。
▪ 最后，选取适当的显著性水平，将单个资产或资产组合的 标准差等信息代入VaR公式，从而得到单一资产或资产组 合的信用风险度量值。
▪ 《补充规定》提出标准法和内部模型法两种度量市场风险的方案。标准 法是将市场风险分解为利率风险、股票风险、外汇风险、商品风险和期 权的价格风险，分别计算各类风险并进行加总；内部模型法即基于银行 内部VaR模型的计算方法，将借款人分为政府、银行、公司等多个类型 ，分别按照银行内部风险管理的模型计算市场风险，然后根据风险权重 的大小确定准备金的数量要求。
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Creditmetrics模型[编辑]Creditmetrics模型的提出Creditmetrics模型（信用计量模型）是J.P.摩根在1997年推出的用于量化信用风险的风险管理产品。
与1994年推出的量化市场风险的Riskmetrics一样，该模型引起了金融机构和监管当局的高度重视，是当今风险管理领域在信用风险量化管理方面迈出的重要一步。
[编辑]Creditmetrics模型的基本思想1、信用风险取决于债务人的信用状况，而企业的信用状况由被评定的信用等示。
因此，信用计量模型认为信用风险可以说直接源自企业信用等级的变化，并假定信用评级体系是有效的，即企业投资失败、利润下降、融资渠道枯竭等信用事件对其还款履约能力的影响都能及时恰当地通过其信用等级的变化而表现出来。
信用计量模型的基本方法就是信用等级变化分析。
转换矩阵（Transition Matrix一般由信用评级公司提供），即所有不同信用等级的信用工具在一定期限内变化（转换）到其他信用等级或维持原级别的概率矩阵，成为该模型重要的输入数据。
2、信用工具（包括债券和贷款等）的市场价值取决于债务发行企业的信用等级，即不同信用等级的信用工具有不同的市场价值，因此，信用等级的变化会带来信用工具价值的相应变化。
根据转换矩阵所提供的信用工具信用等级变化的概率分布，同时根据不同信用等级下给定的贴现率就可以计算出该信用工具在各信用等级上的市场价值（价格），从而得到该信用工具市场价值在不同信用风险状态下的概率分布。
这样就达到了用传统的期望和标准差来衡量资产信用风险的目的，也可以在确定的置信水平上找到该信用资产的信用值，从而将Var的方法引入到信用风险管理中来。
3、信用计量模型的一个基本特点就是从资产组合而并不是单一资产的角度来看待信用风险。
根据马柯威茨资产组合管理理论，多样化的组合投资具有降低非系统性风险的作用，信用风险很大程度上是一种非系统性风险，因此，在很大程度上能被多样性的组合投资所降低。
另一方面，由于经济体系中共同的因素（系统性因素）的作用，不同信用工具的信用状况之间存在相互联系，由此而产生的系统性风险是不能被分散掉的。
这种相互联系由其市场价值变化的相关系数（这种相关系数矩阵一般也由信用评级公司提供）表示。
由单一的信用工具市场价值的概率分布推导出整个投资组合的市场价值的概率分布可以采取马柯威茨资产组合管理分析法。
4、由于信用计量模型将单一的信用工具放入资产组合中衡量其对整个组合风险状况的作用，而不是孤立地衡量某一信用工具自身的风险，因而，该模型使用了信用工具边际风险贡献这样的概念来反映单一信用工具对整个组合风险状况的作用。
边际风险贡献是指在组合中因增加某一信用工具的一定持有量而增加的整个组合的风险（以组合的标准差表示）。
通过对比组合中各信用工具的边际风险贡献，进而分析每种信用工具的信用等级、与其他资产的相关系数以及其风险暴露程度等各方面因素，可以很清楚地看出各种信用工具在整个组合的信用风险中的作用，最终为投资者的信贷决策提供科学的量化依据。
[编辑]Creditmetrics模型分析(一) 在险价值(VaR)方法：在险价值模型就是为了度量一项给定的资产或负债在一定时间里和在一定的置信度下其价值最大的损失额。
一支交易股票的在险价值VaR方法度量非交易性金融资产如贷款的在险价值时则会遇到如下问题：1.因为绝大多数贷款不能直接交易，所以市值P不能够直接观察到。
2.由于贷款的市值不能够观察，也就无法计算贷款市值的变动率σ。
3.贷款的价值分布离正态分布状偏差较大。
（二）“信用度量制”方法(CreditMetrics)信用度量制是通过掌握借款企业的资料如:（1）借款人的信用等级资料（2）下一年度该信用级别水平转换为其它信用级别的概率（3）违约贷款的收复率计算出非交易性的贷款和债券的市值P和市值变动率σ，从而利用在险价值方法对单笔贷款或贷款组合的在险价值量进行度量的方法。
[编辑]Creditmetrics模型与KMV模型的比较KMV模型与creditmetrics模型是目前国际金融界最流行的两个信用风险管理模型。
两者都为银行和其它金融机构在进行贷款等授信业务时衡量授信对象的信用状况，分析所面临的信用风险，防止集中授信，进而为实现投资分散化和具体的授信决策提供量化的、更加科学的依据，为以主观性和艺术性为特征的传统信用分析方法提供了很好的补偿。
然而，从上述的介绍和分析中，我们又可以明显地看到这两个模型在建模的基本思路上又相当大的差异，这些差异还主要表现在以下几个方面。
1、KMV模型对企业信用风险的衡量指标edf主要来自于对该企业股票市场价格变化的有关数据的分析，而creditmetrics模型对企业信用风险的衡量来自于对该企业信用评级变化及其概率的历史数据的分析。
这是两者最根本的区别之一。
2、由于KMV模型采用的是企业股票市场价格分析方法，这使得该模型可以随时根据该企业股票市场价格的变化来更新模型的输入数据，得出及时反映市场预期和企业信用状况变化的新的edf值。
因此，kmv模型被认为是一种动态模型，可以及时反映信用风险水平的变化。
然而，creditmetrics采用的是企业信用评级指标分析法。
企业信用评级，无论是内部评级还是外部评级，都不可能象股票市场价格一样是动态变化的，而是在相当长的一段时间内保持静态特征。
这有可能使得该模型的分析结果不能及时反映企业信用状况的变化。
3 、同时，也正是因为kmv模型所提供的edf指标来自于对股票市场价格实时行情的分析，而股票市场的实时行情不仅反映了该企业历史的和当前的发展状况，更重要的是反映了市场中的投资者对于该企业未来发展的综合预期，所以，该模型被认为是一种向前看（forward-looking）的方法，edf指标中包含了市场投资者对该企业信用状况未来发展趋势的判断。
这与creditmetrics模型采用的主要依赖信用状况变化的历史数据的向后看（backward-looking）的方法有根本性的差别。
kmv的这种向前看的分析方法在一定程度上克服了依赖历史数据向后看的数理统计模型的“历来可以在未来复制其自身”的缺陷。
4 、KMV模型所提供的edf指标在本质上是一种对风险的基数衡量法，而creditmetrics 所采用的与信用评级分析法则是一种序数衡量法，两者完全不同。
以基数法来衡量风险最大的特点在于不仅可以反映不同企业风险水平的高低顺序，而且可以反映风险水平差异的程度，因而更加准确。
这也更加有利于对贷款的定价。
而序数衡量法只能反映企业间信用风险的高低顺序，如bbb级高于bb级，却不能明确说明高到什么程度。
5、creditmetrics采用的是组合投资的分析方法，注重直接分析企业间信用状况变化的相关关系，因而更加与现代组合投资管理理论相吻合。
而kmv则是从单个授信企业在股票市场上的价格变化信息入手，着重分析该企业体现在股价变化信息中的自身信用状况，对企业信用变化的相关性没有给予足够的分析。
[编辑]Creditmetrics模型案例分析[编辑]案例一:基于CreditMetrics模型的商业银行信用风险应用[1]一、CreditMetrics模型的基本框架对于CreditMetrics模型而言，影响信贷资产价值的因素即有违约事件，也有信贷资产质量的变化。
为获得所有信贷资产的潜在变化信息，CreditMetrics模型采取了盯市(Marked-to-Market)的方法来计算信用风险值。
该模型构造了一个模拟信贷资产所有潜在变化以及违约波动的组合计量框架。
图2给出了模型的框架，从CreditMetrics模型技术框架看，该模型主要包括三个关键环节：1.敞口或内部头寸头寸数据通常都保存在金融机构一系列的系统当中，包括投资组合数据、交易账簿数据以及表外项目数据等。
只要头寸数据的基础是一致的，CreditMetrics就能区分出不同投资种类之间的风险差别。
2.信用事件所导致的单个敞口的价值波动信用事件包括违约事件以及评级变动。
在计算整个组合的信用风险之前，需要先计算单个头寸的信用风险。
计算的风险应能囊括信贷资产在所有各种可能的评级状态下（包括违约）的价值分布。
3.不同信贷资产彼此变化的相关性CreditMetrics最终的目的是要计算整个信贷组合的信用风险，为此必须要估计不同资产之间的变化相关性，包括违约的相关性和评级转移的相关性。
在估计组合的信贷资产风险值方面，相关性估计至关重要。
二、CreditMetrics模型信用度量方法CreditMetrics模型度量是以信用评级转移为基础的，而信用评级并不只是由CreditMetrics集团提供的，可由用户独立开发，也可以从信用评级机构取得。
典型的转移计算是：在一年的时间内，以标准普尔的评级AAA、AA、A、BBB、BB、B和CCC为基础，计算从一个评级转移到另一个评级的转移概率。
除了以上7个信用评级外，还考虑表示“违约”的吸收状况D，共计8种状态。
根据已知历史数据估计的转移概率，用公司的债券市场或股票市场数据替代公司资产价值直接导出评级分类的相关性，CreditMetrics计算贷款的组合的价值远期分布，直接估计一般信用损失分布对应某个置信水平分位数作为资产信用风险值。
1.单一债券或贷款情况CreditMetrics模型信用度量方法是以信用评级为基础，通过求单项贷款价值概率分布来确定单项贷款的风险。
这个概率分布的特点在于它完全基于信用转移分析，即在既定时间内（一般取一年）一种信用质量变为另一种信用质量的概率，用它来度量将来（比如说一年以后）贷款资产组合的价值分布，模型强调资产组合价值变化与信用评级转移相关。
假设一笔固定利率、不可提前偿还的中长期贷款。
该笔贷款是等额偿还，直到最后一次偿还时结清贷款本息。
在不可提前偿还假定条件下，根据普通年金现值一般公式，可推导出偿还贷款额现值计算的基本模型：其中：V——债券价值；C——每年的利息；M——到期的本金；r——贴现率（报酬率）；n——债券到期前的年数。
CreditMetrics模型的基础是在给定的时间段内估计贷款或债券产品将来价值变化的分布状况，价值变化与债务人信用质量转移（信用评级是上升，是下降，还是违约）相关。
设信贷资产或债券价值6的均值为μ，方差为σ，则：2.组合债券或贷款情况(1)公司价值模型下面介绍信用计量模型所用的公司价值的基本原则——阈值方法。
按照默顿模型，公司资产价值遵循标准几何布朗运动，在时刻的公司价值服从对数正态分布，并可表示为：如果P_{Def}表示债务人违约概率，违约时资产价值为V_{Def},则有：……式中ZN(0,1),t时间预期限值服从对数分布。
t−V0exp(ut)E(Vt) =当满足以下条件时，违约就会发生：其中N(g)是一个标准累积正态分布，设d2为违约距离，则：(2)联合评级概率的推导为了在联合概率中考虑相关性，利用上面计算每笔贷款或新发行债券的阈值，再根据二元正态分布计算出联合概率。