Credit Risk
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Credit Risk - John Hull
Options, Futures, and Other Derivatives 7th Edition, Copyright © John C. Hull 2008
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More Exact Calculation
Assume that a five year corporate bond pays a coupon of 6% per annum (semiannually). The yield is 7% with continuous compounding and the yield on a similar risk-free bond is 5% (with continuous compounding) Price of risk-free bond is 104.09; price of corporate bond is 95.34; expected loss from defaults is 8.75 Suppose that the probability of default is Q per year and that defaults always happen half way through a year (immediately before a coupon payment.
Mean(%)
54.44 38.39 32.85 31.61 24.47
Options, Futures, and Other Derivatives 7th Edition, Copyright © John C. Hull 2008
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Estimating Default Probabilities
V (t ) e 0 The cumulative probabilit y of default by time t is
借款人的信用风险名词解释
借款人的信用风险名词解释
借款人信用风险(Credit Risk)是指借款人在未来能够按时偿还债务的能力。
信用风险通常由多种因素引起,包括借款人的财务状况、信用记录、还款计划、经济状况、市场波动、政治不稳定等因素。
借款人信用风险可以分为三种类型:
1. 内部信用风险:这种风险由借款人的内部因素引起,例如借款人的财务状况、信用记录、还款计划等。
内部信用风险通常可以通过借款人的信用评级和风险评估来评估。
2. 外部信用风险:这种风险由借款人所处的市场环境引起,例如市场波动、政治不稳定、利率变化、竞争对手的攻击等。
外部信用风险通常可以通过债券评级机构的评价来评估。
3. 混合信用风险:这种风险由内部信用风险和外部信用风险共同引起。
混合信用风险通常可以通过借款人的信用评级和风险评估来评估。
借款人信用风险对借款人和债券持有人都有害处。
如果借款人无法按时偿还债务,可能会导致债券持有人获得更高的利率,或者被迫出售债券。
如果债券持有人选择出售债券,借款人可能会获得更高的回报,但这也会导致债券持有人失去
对借款人的信任。
为了降低借款人信用风险,借款人可以采取一些措施,例如提高财务状况、保持良好的信用记录、制定合理的还款计划、与信誉良好的金融机构合作等。
债券持有人也可以通过选择信誉良好的借款人、购买高收益债券、分散投资等方式来降低自己的信用风险。
除了评级机构和金融机构,还有一些其他的工具可以帮助评估借款人信用风
险,例如借款人信用评分系统、信用观察报告等。
这些工具可以帮助债券持有人更好地了解借款人的信用风险,从而做出更明智的投资决策。
Credit_Risks
UUM College of Business
© Abmalek F. Abubakar, 2014
BWRR3063 Financial Risk Management
Credit Risk
Introduction • Credit risk has been a major single cause of failures of financial institutions especially banks because almost every portion of a bank’s balance sheet relates to aspects of credit risk management. • Recall that one of the role of a bank is to collect deposit from cash-rich customers and to distribute the excess funds to borrowing customers. In doing so, the bank promises some returns to the depositors and generate income by charging interest or fee on the borrowers.
Credit Risk associated with Borrowers and Counterparties
UUM College of Business
BWRR3063 Financial Risk Management
Credit Risk
Introduction
What is Credit Risk?
CreditRisk+模型的算法
FFT(f1) 1
0.99279-0.097742i 0.97145-0.19291i 0.93675-0.28307i 0.88997-0.36602i 0.83279-0.43989i 0.76716-0.50324i
0.69524-0.5551i 0.61929-0.59497i
0.5415-0.6228i 0.46395-0.63899i
εj，频段 j 预期损失的无量纲数，εj = vj× λj；
An=p(nL)，表示资产组合发生 n×L 损失的概率。
每 个 频 段 的 违 约 数 分 布 (违 约 概 率 向 量 ) 可 以 通 过 式 (11) 计 算 ，违 约 概 率 向 量 乘 以 敞 口 大
小 就 是 本 频 段 损 失 分 布 的 概 率 向 量 。因 此 ，要 计 算 各 频 段 组 合 的 损 失 分 布 ，就 可 采 用 式 (8 ) ，
CreditRisk+模型的算法
前沿公司 工作ห้องสมุดไป่ตู้告
[摘 要] 本文提出了概率生成函数与 FFT 的混合算法，使 CreditRisk+模型在任何情况下 都能得到精确的数值解。 [关键词] 信用风险 概率生成函数 FFT
1. 引言
基 于 VaR 思 想 的 现 代 信 用 风 险 模 型 在 过 去 的 十 年 中 得 到 了 极 大 的 关 注 ， CreditMetrics(J.P. Morgan,1997)，CreditRisk+(CSFB,1997)，PortfolioManger(KMV,1997) 等就是这一期间发展起来的有代表性的信用风险管理模型。
(2)
n=0
根据概率生成函数的定义，我们可以推出下式：
信用风险 (Credit Risk)
– lost principal and interest, – decreased cash flow, and – increased collection costs
பைடு நூலகம்
信用風險 (Credit Risk) (2/2)
• A consumer does not make a payment due on a mortgage loan, credit card, line of credit, or other loan • A business does not make a payment due on a mortgage, credit card, line of credit, or other loan • A business or consumer does not pay a trade invoice when due • A business does not pay an employee's earned wages when due • A business or government bond issuer does not make a payment on a coupon or principal payment when due • An insolvent insurance company does not pay a policy obligation • An insolvent bank won't return funds to a depositor • A government grants bankruptcy protection to an insolvent consumer or business
Assessing Credit Risk (3/5)
பைடு நூலகம்
信用風險 (Credit Risk) (2/2)
• A consumer does not make a payment due on a mortgage loan, credit card, line of credit, or other loan • A business does not make a payment due on a mortgage, credit card, line of credit, or other loan • A business or consumer does not pay a trade invoice when due • A business does not pay an employee's earned wages when due • A business or government bond issuer does not make a payment on a coupon or principal payment when due • An insolvent insurance company does not pay a policy obligation • An insolvent bank won't return funds to a depositor • A government grants bankruptcy protection to an insolvent consumer or business
Assessing Credit Risk (3/5)
Credit Risk讲稿PPT资料
Key input parameters: • Obligor data:
– Credit rating – Country weights – Industry weights – Idiosyncratic standard deviations
13
Credit Migration Approach
Key input parameters: • Issue (facility) data:
– Instrument type: fixed coupon bond/loan, FRN, interest rate swap, loan commitment, letter of credit, credit derivative
这种方法首次将受险价值var的方法运用到信用风险度量管理上利用信用转移矩阵并根据不同信用等级下的贴现率就可以计算出信用工具的市场价值从而得到该信用工具在不同信用风险状态下的概率分布达到用传统的期望和标准差来度量信用风险的目的
CREDIT RISK
Credit Risk Modeling
Measuring Credit Risk: Overview
• Portfolio value distribution (migration and default risks) CreditMetrics, CreditVaR, CreditPortfolioView
7
Measuring Credit Risk: Overview
Frequency
Typical credit returns Typical market returns
Source: CIBC
Portfolio Value
Comparison of the distributions of credit returns and market returns
– Credit rating – Country weights – Industry weights – Idiosyncratic standard deviations
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Credit Migration Approach
Key input parameters: • Issue (facility) data:
– Instrument type: fixed coupon bond/loan, FRN, interest rate swap, loan commitment, letter of credit, credit derivative
这种方法首次将受险价值var的方法运用到信用风险度量管理上利用信用转移矩阵并根据不同信用等级下的贴现率就可以计算出信用工具的市场价值从而得到该信用工具在不同信用风险状态下的概率分布达到用传统的期望和标准差来度量信用风险的目的
CREDIT RISK
Credit Risk Modeling
Measuring Credit Risk: Overview
• Portfolio value distribution (migration and default risks) CreditMetrics, CreditVaR, CreditPortfolioView
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Measuring Credit Risk: Overview
Frequency
Typical credit returns Typical market returns
Source: CIBC
Portfolio Value
Comparison of the distributions of credit returns and market returns
信用风险度量第五章 CreditRisk+模型
信用风险度量第五章 CreditRisk+模型
第五章 CreditRisk+模型
➢CreditRisk+模型的背景 ➢CreditRisk+模型的基本内容 ➢CreditRisk+模型的应用
知识结构图
CreditRisk+ 模型的背景
CreditRisk +模型
CreditRisk+ 模型的基本
内容
2020/8/4
CreditRisk+ 模型的应用
模型框架
模型基本假设
违约数量概率 分布
违约损失概率 分布
模型评价
信用风险 管理
经济资本 配置
积极的组 合管理
3
第一节 CreditRisk+模型的背景
▪ CreditRisk+模型是1993年瑞士信贷金融产品公司（CSFB） 开发的信用风险度量模型。它采用保险精算方法推导债券、 贷款组合的损失分布，建立仅考虑违约风险的模型。
▪ 在每个分级内，所有债务人共享一个风险暴露和违约损失 。然而，相同的组合损失金额有可能对应多种损失组合， 例如，同样的100万元损失，两频段的组合可能是（20,80 ），也有可能是（30,70）。
▪ 因此，需要加总计算概率。进而可以计算所有可能损失组 合对应的概率，最终得到整个贷款组合损失的分布。
▪ 同样在该频段内，平均风险暴露为4万元已知，那么用违 约数量x乘以4万元即可计算得到该频段内违约损失的概率 分布。
2020/8/4
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二、CreditRisk+模型
▪ （四）贷款组合的违约损失分布
▪ 在求出各个频段级的贷款违约概率及预期损失后，加总m 个风险暴露频段级的损失，则可以得到N笔贷款组合的损 失分布。
第五章 CreditRisk+模型
➢CreditRisk+模型的背景 ➢CreditRisk+模型的基本内容 ➢CreditRisk+模型的应用
知识结构图
CreditRisk+ 模型的背景
CreditRisk +模型
CreditRisk+ 模型的基本
内容
2020/8/4
CreditRisk+ 模型的应用
模型框架
模型基本假设
违约数量概率 分布
违约损失概率 分布
模型评价
信用风险 管理
经济资本 配置
积极的组 合管理
3
第一节 CreditRisk+模型的背景
▪ CreditRisk+模型是1993年瑞士信贷金融产品公司（CSFB） 开发的信用风险度量模型。它采用保险精算方法推导债券、 贷款组合的损失分布，建立仅考虑违约风险的模型。
▪ 在每个分级内，所有债务人共享一个风险暴露和违约损失 。然而，相同的组合损失金额有可能对应多种损失组合， 例如，同样的100万元损失，两频段的组合可能是（20,80 ），也有可能是（30,70）。
▪ 因此，需要加总计算概率。进而可以计算所有可能损失组 合对应的概率，最终得到整个贷款组合损失的分布。
▪ 同样在该频段内，平均风险暴露为4万元已知，那么用违 约数量x乘以4万元即可计算得到该频段内违约损失的概率 分布。
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二、CreditRisk+模型
▪ （四）贷款组合的违约损失分布
▪ 在求出各个频段级的贷款违约概率及预期损失后，加总m 个风险暴露频段级的损失，则可以得到N笔贷款组合的损 失分布。
CreditRisk+模型
例：风险暴露频段分级法计算
假设有100笔贷款，其中最大一笔贷款为11万元 选频段值L = 2万元 按照上述方法，可得到最大一笔贷款风险暴露值 为11万元，于是，得到6个风险暴露频段级，依 次为v1、v2、v3、v4、v5、v6，各级所对应的风 险暴露数量分别为2万元、4万元、6万元、8万元、 10万元、12万元对于其中一笔4.6万元的贷款， 按照上述计算方法，可归类到频段级v2，该频段 级所对应的风险暴露数量为4万元；对于一笔7.6 万元的贷款，可归类到频段级v4，该频段级所对 应的风险暴露数量为8万元
Creditrisk+的优势：
1.
计算简单，便于实施。 要求的估计量和数据输入较少，仅需要债务工具 的违约和风险暴露的数据，因此模型的应用较为 便捷。 该模型可以完整地推到出导出债务、贷款等信用 资产组合的违约概率和1.
2.
3.
4.
该模型事实上蕴含着利率是确定的假设，意味着信用 风险同市场风险水平没有关系，这显然与实际不符。 与计算VaR的其他模型不同，该模型只考虑违约所导 致的信用资产组合的损失分布，而没有关注信用资产 组合的价值变化，同时，该模型假定每一个债务人的 风险暴露都是固定的，而且对该债务人的信用质量将 来可能发生的变化不敏感，或者说对远期利率的变化 不敏感，因而忽略了“信用转移风险”。 该模型假定各频段的违约率是固定，忽视了各个频段 级的违约率会受国家宏观经济等因素的影响并随时间 而发生变化的可能性。 与实际违约率相比，该模型利用poisson分布所得的 平均违约率较低，所得到的损失分布也比实际的损失 分布有较小的尾部，从而低估了违约率和损失。
CreditRisk+模型的基本原理
CreditRisk+模型的基本思想是源于财产保险（例如住房 火宅保险）方法 先考察已投保火宅险的房屋，其实每处房屋被烧毁的 概率是很小的，而且一般情况下不同处房屋烧毁事件之间 的相互独立的。然后，再观察诸如抵押贷款和小企业贷款 等许多类型的贷款，这些贷款的违约风险也具有类似的特 点，即每笔贷款具有很小的违约概率，而且每笔贷款的违 约独立于其他贷款的违约，这个特点恰好符合泊松分布的 特征。 瑞士信贷银行金融产品部首先意识到了贷款违约事件 的上述特点及其泊松分布的特征，据此创立了 CreditRisk+模型利用CreditRisk+模型即得到贷款组合的 损失分布情况
宏观经济波动下的Credit Risk+模型探究
宏观经济波动下的Credit Risk+模型探究【摘要】随着全球金融危机不断升级，中国金融行业受到外国资本市场波动的冲击越来越大。
随着全球经济形势更加多变且复杂，传统信用风险模型已经无法全面且准确地度量信用风险。
文章研究了credit risk+模型在宏观经济波动下的缺陷，并提出相关的解决办法，为以后的相关研究提供借鉴。
【关键词】宏观经济波动系统性风险 credit risk+模型一、研究背景2008年全球金融危机以来，系统性风险被越来越多的人所关注提及，成为当前金融领域最流行的关键词之一。
然而，追溯金融历史将会发现，系统性风险早在1964年就已经被当时斯坦福大学教授、诺贝尔经济学奖获得者william sharp所定义。
他将系统性风险定义为，证券市场中不能通过分散的投资组合予以消除的风险，也就是俗称的不可分散风险。
通过上述定义可以得出，系统性风险具有外部性、突发性以及传染性的特点。
系统性风险一旦发生，将会影响整个社会资源的配置，风险管理和支付结算将难以通过金融服务机构和金融市场予以控制。
因此，本次金融危机之后，系统性风险防范得到越来越多的国内外银行以及金融机构的重视。
credit risk+模型自从产生后，很好地对各个商业银行及其监管机构的经济资本进行了计量。
但是，在全新的环境下，credit risk+模型存在着一些缺陷，使其不能适应新形势下的需要。
二、宏观经济波动条件下credit risk+模型存在的主要缺陷及解决方法（一）债务人违约概率确定不清楚credit risk+模型在设计债务违约情况时，只考虑了债务人违约和不违约两种状态，并将条件违约概率作为一个不变的常数，由数学公式：（2.1）可以看出，credit risk+模型通过式（2.1）直接将0-1分布近似为泊松分布，但是需要注意的是，近似分布肯定会产生误差。
通过对式（2.1）观察可以发现，当违约概率取值较小时，趋近于0，不等式两边趋近相同，泊松分布产生的误差可以忽略不计。
德勤-信用风险管理(英文版)
Improve Profitability
PerCfoorMmmematnroiccnes
Strategy/CrelPidtan
Credit Objectives andRisk
Tolerances
Credit Policies
Credit Risk Management
Processes
Reporting
Recoveries
Disposal / Risk
mitigation
Collections
Exposure measurement
Customer management
Portfolio management
Credit Decisions
Pricing & terms
Credit limit
Collateral acceptance
environment significantly impacts this ability …..The desire to grow and turn in outstanding
results has a tendency to put pressure on the checks and balances within businesses
– Clients (buyers) may be concentrated in selected industries and provide limited portfolio diversification opportunity
– Poor credit risk management resulting in negative impact to bottom-line is heavily penalized by markets
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The influence of credit rating agencies
• A credit rating will affect ??? • Do ratings from agencies ever differ? Why? • Morgan, AER(202009 financial crisis
• • • • Causes? How did it get so bad? Should China develop economy built on credit? 陈志武（2009）“金融的逻辑” 2009
Credit rating
• A credit rating agency (CRA) is a company that assigns credit ratings for issuers of certain types of debt obligations as well as the debt instruments themselves. • The main players? • The value of such ratings has been widely questioned after the 2008 financial crisis.
How to price credit risk
• • • • Actuarial methods Rating agencies predict default probabilities CreditMetrics™ Theoretical models
Who is exposed to credit risk?
• • • • lenders business depositors policyholders
Economic principles of credit risk
• Adverse selection • Credit risk concentrations • Moral hazard “If you owe your bank $100,000 that you don’t have, you are in big trouble. If you owe your bank $100 million that you don’t have, your bank is in big trouble.”
Credit Risk
金融前沿问题讲座 2010
Risk faced by financial institutions
• Market risk--the risk of unexpected changes in prices or rates. • Credit risk--the risk of changes in value associated with unexpected changes in credit quality. • Liquidity risk--the risk that the costs of adjusting financial positions will increase substantially or that a firm will lose access to financing. • Operational risk--the risk of fraud, systems failures, trading errors (e.g., deal mispricing), and many other internal organizational risks. • Systemic risk--the risk of breakdowns in marketwide liquidity or chain-reaction default. • Excerpt from Duffie and Singleton (2009) “Credit risk: Pricing, Measurement, and Management”
Main rating agencies
• • • • • • • • • A. M. Best (U.S.) Baycorp Advantage (Australia) Dominion Bond Rating Service (Canada) China Credit Information Service (China) Fitch Ratings (U.S.) Japan Credit Rating Agency (Japan) Moody's Investors Service (U.S.) Standard & Poor's (U.S.) Rating Agency Malaysia (Malaysia)
• Bond issuers • Government regulators • Policyholder, Reinsurer
Criticism
• Credit rating agencies do not downgrade companies promptly enough. • Large corporate rating agencies have been criticized for having too familiar a relationship with company management.
Rating transitions
• Average transition frequenciesBusiness cycle • TRANSITION
Rating transition and business cycle
0.16 0.14 0.12 0.1 0.08 0.06 0.04 0.02 0 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 GDP growth NPW growth A- probability 1.00 0.90 0.80 0.70 0.60 0.50 0.40 0.30 0.20 0.10 0.00