CreditMetrics模型与KMV模型比较
Creditmetrics模型
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。
信用风险度量的CreditMetrics与KMV模型的比较
B CCC D 违约 均值 1.17% 0.12% 0.18% 9.808 8.362 5.054 0.1147536 0.0114754 0.0090972 -0.89585 -2.34185 -5.64985 方差 标准差 0.009389803 0.006581114 0.057457449 0.09 0.3
10.7038542
V 的 均 值 为 ， 方 差 为 ， 则 piVi ； 2 pi (Vi ) 2 ； n p 1。
在假定的条件下，根据正态分布的性质，该笔贷款在 95% 的 置信水平下在险价值为 1.65*0.3=0.495 百万，在 99% 的水平下在 险价值为 2.33*0.3=0.699 百万。 （四）模型优势及不足 优势 ： 拓宽了信用风险既有违约， 也有债权人信用等级的变化 ； 适应范围更广，不仅包括传统的商业贷款等，还可以是现代金融 衍生根据；在计算资产组合价值分布时，利用正态分布假定下的 方法和 Monte Carlo 模拟法，在一定程度上解决了“资产收益率 正态性”的硬性假设；可以度量单笔资产，也可以为组合资产的 信用的 VAR 进行量化分析。 不足：假定违约率及无风险利率保持不变， 与宏观经济无关， 不符合实际情况，会造成不精确的结果；模型是以信用评级为基 础， 信用等级受到行业、 国家、 经济周期及经济状况等因素的影响， 在相当长的时间内并不是不变的。
CreditMetrics和CPV模型的比较研究
ＣｒｅｄｉｔＭｅｔｒｉｃｓ和ＣＰＶ模型的比较研究作者：曹晶来源：《硅谷》2008年第18期中图分类号：F83 文献标识码：A 文章编号：1671－7597（2008）0920052－01一、CreditMetrics模型CreditMetrics模型由J.P.摩根于1997年推出，它以信用评级转移为基础，信用级别可以是由专业评级机构提供，也可以是自己独立的评级，它根据已知历史数据估计的转移概率，用公司的债券市场或者股票市场的数据来代替公司资产直接导出评级分类的相关性，它计算贷款的组合价值的远期分部，直接估计出一般信用损失分部对应某个水平分位数作为资产信用风险值。
该模型认为信用风险源自于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。
并且可以采用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。
也是适合中国现在国情的。
（一）计算单个债券首先确定该债券主体的信用级别。
通过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（一年）一种信用质量转变为另一种信用质量的概率，用它来度量将来（一年后）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价转移相关。
已一笔固定利率，不可提前偿还的中长期贷款为例。
该贷款式等额偿还的，直接到最后一次偿还式结清贷款本息。
在不可提前偿还假定条件下，根据普通年金现值一般公式，可以推导出偿还贷款恶毒现值计算模型：CreditMetrics模型的基础式在给定时间段内不及贷款或债券产品将来变化的分布状况，价值变化与债务人信用质量转移（信用评级是上升，下降或是违约）相关。
假设信贷资产或债券价值V的均值是，方差是，则：根据以上公式得出该信贷资产的价值，假定组合价值服从正态分布，则可得到各个置信区间中的资产价值。
30多种信用评级方法
30多种信用评级方法不同的信用评级方法在金融领域中起着重要的作用，可以帮助金融机构和投资者评估借款人或发行人的信用风险。
本文将介绍30多种常见的信用评级方法，以帮助读者更好地了解这些方法的特点和应用。
一、经典信用评级方法1. 标准普尔评级：由标准普尔全球评级服务公司（S&P）提供，使用字母等级（如AAA、BBB等）对借款人或发行人进行评级。
2. 穆迪评级：由穆迪投资者服务公司提供，使用字母等级（如Aaa、Baa等）对借款人或发行人进行评级。
3. 惠誉评级：由惠誉全球投资者服务公司提供，使用字母等级（如AAA、BBB等）对借款人或发行人进行评级。
4. 中国评级：由中国评级公司提供，使用字母等级（如AAA、AA 等）对借款人或发行人进行评级。
二、基于概率的评级方法5. KMV模型：基于概率论和统计学原理，通过计算违约概率来评估借款人的信用风险。
6. Merton模型：基于期权定价理论，通过计算违约概率来评估借款人的信用风险。
7. Vasicek模型：基于随机过程理论，通过计算违约概率来评估借款人的信用风险。
8. CreditMetrics模型：基于统计学和金融工程学原理，通过计算违约概率来评估借款人的信用风险。
三、基于市场数据的评级方法9. 债券到期收益率：通过债券市场上的到期收益率反映借款人的信用风险水平。
10. 债券违约概率衍生指标：通过分析债券违约概率衍生指标（如CDS溢价）来评估借款人的信用风险。
11. 股票波动率：通过分析股票市场上的波动率反映借款人的信用风险水平。
四、定量评级方法12. Altman Z-score模型：通过计算借款人的财务指标来评估其破产风险。
13. Ohlson模型：通过计算借款人的财务指标来评估其破产风险。
14. Springate模型：通过计算借款人的财务指标来评估其破产风险。
五、基于评级模型的评级方法15. Logit模型：通过建立评级模型来评估借款人的信用风险。
信用风险度量模型
信用风险度量模型信用风险度量模型（Credit Risk Measurement Model）信用风险度量模型的概述信用风险(credit risk)是指由于借款人或市场交易对方违约而导致损失的可能性，以及由于借款人的信用评级的变动和履约能力的变化导致其债务的市场价值变动而引起的损失的可能性。
从该定义可以看出。
信用风险由两部分组成，一是违约风险，指交易一方不愿或无力支付约定款项致使交易另一方遭受损失的可能性；二是信用价差风险，指由于信用品质的变化引起信用价差的变化而导致的损失。
新巴塞尔协议对银行的资本要求允许各国银行可以采用内部模型来度量信用风险。
由于20世纪90年代里，公司倒闭的结构性增加、脱媒效应的显现、竞争的白热化、担保能力的下降、金融衍生品的急剧膨胀、信息技术的飞速发展等因素促使人们加强对信用风险的研究，从而涌现出了现代信用风险度量模型。
信用风险度量模型的类别目前国际上运用较多的现代信用风险度量模型主要有：KMV公司的KMV模型、JP摩根的信用度量术模型(ceditmetrics mode1)、麦肯锡公司的宏观模拟模型(credit portfolio view)、瑞士信贷银行的信用风险附加法模型(cridetrisk+)、死亡率模型(mo rtality rate)等。
在巴塞尔新资本协议即将实施的背景下，结合国有商业银行的具体情况，对这些模型进行适用性分析，对加强国有商业银行的风险管理具有重大意义。
(一)KMV模型KMV模型是由KMV公司利用默顿的期权定价理论开发的一种违约预测模型，模型的核心分析工具是预期违约频率EDF(expected delinquency frequency)，它的原理是银行贷款相当于向债务人卖出一个看跌期权，当企业资产的市场价值超过企业的负债时，企业有动力偿还贷款，当企业资产的市场价值低于债务时，企业会行使期权，选择违约。
KMV模型根据借款公司的股票价格波动计算EDF，通过EDF来计算违约损失额LGD。
现代信用风险管理模型的比较分析
现代信用风险管理模型的比较分析作者：方金兵张兵刘荣茂来源：《经济师》2009年第01期摘要：文章对目前国际银行业信用风险管理中应用得最为广泛的四个模型——CreditMetrics模型、Cred it Risk+模型、KMV模型和CPV模型进行了介绍，分别从八个方面进行了分析比较，并进一步探讨了这四个模型在我国商业银行应用的可行性，以期为我国商业银行信用风险量化管理体系的构建提供借鉴与参考。
关键词：信用风险模型比较商业银行管理中图分类号：F832.4 文献标识码：A文章编号：1004-4914（2009）01-016-02在20世纪80年代初期，受世界性的债务危机的影响，国际银行业普遍开始关注信用风险的量化管理工作。
90年代以后，欧美各大银行不再满足于过去的“手工作坊”式的一般信用风险管理，开始积极开发更为有效的信用风险管理模型来计量信用风险。
目前比较流行的四个高级信用风险模型为：J.P.Morgan的CreditMetrics模型、CSFP的CreditRisk+模型、KMV公司的KMV模型和麦肯锡公司的CPV模型。
由于这些模型融合了众多学科的思想，所以被称为现代信用风险管理模型。
一、现代信用风险模型简介l.CreditMetrics模型。
信用度量模型已经成为信用风险计量领域最为主流的方法之一。
模型的核心思想是组合价值的变化不仅受到资产违约的影响，而且资产等级的变化也对其价值产生影响。
CreditMetrics模型的创新之处在于，它第一次将信用等级的转移、违约率、回收率和违约相关性纳入了一个统一的框架。
模型的缺陷在于构成模型的一系列假设。
首先，该模型假设等级迁移概率服从稳定的Markov过程，有悖于实际的历史数据。
其次，该模型假设同一信用评级内所有的债务人都有着相同的评级转移概率，而KMV的研究认为，这条假设并不成立。
再次，用来重估债券价值的无风险概率是决定性的，这将导致其对市场风险以及经济环境的变化不敏感。
基于统计分析的主流信用风险模型评价
基于统计分析的主流信用风险模型评价本文总结了信用风险度量与研究的基本方法和模型，对当前四大主流信用风险模型，从模型概念、模型框架、模型优劣三个角度进行阐述、分析和评价，以期对各模型之间的异同进行综合比较。
关键词：信用风险模型KMV模型Creditrisk+模型Creditmetrics模型Credit Portfolio View模型信用风险研究方法概述信用风险模型的开发始于上世纪60年代的美国和欧洲，其发展过程大致可以划分为以下三个主要阶段：专家分析阶段。
主要采用专家分析方法，通过信贷负责人对业务对象的信用状况进行主观判断，然后做出信贷决策。
其主要特征是信用风险分析取决于信贷负责人的专业技能以及对某些关键因素的权衡，具有主观性。
主要做法有“5C”要素法（品德Character、资本Capital、能力Capacity、担保Collateral、环境Condition）、“4W1H”法(借款人Who、借款用途Why、还款期限When、担保物What、如何还款How)、“5P”法(个人因素Personal、目的因素Purpose、偿还因素Payment、保障因素Protection、前景因素Perspective)以及评级方法等。
财务比率综合分析阶段。
由于信贷管理人员发现信用危机的出现往往伴随着财务危机而产生，及时发现和找出一些预警财务恶化的的财务指标，有利于判断借款人的信用状况。
财务比率综合分析有两类不同的思路。
一类是将企业的各项财务分析指标作为一个整体，系统全面地对企业财务状况和经营情况进行分析，主要有杜邦财务分析体系和沃尔比重评分法；另一分析思路是采用多变量信用风险判别模型，选择企业财务指标中决定企业信用状况的若干关键指标，然后运用数量统计方法建立线性或非线性模型，计算出一个量化分数，作为评价企业信用风险高低指标，典型代表有线性概率模型、Logistic模型、Probit模型和判别分析模型等。
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。
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Credit Metrics模型与KMV模型比较一览表
分析：
1.风险的定义。
根据对风险的不同理解，信用风险量化模型可分为
盯市模型（MTM和违约模型（DM。
Credit Metrics 模型是盯
市模型，KMV模型是违约模型。
2.风险驱动因素。
根据风险驱动因素的不同可将信用风险量化模型
分为条件模型和无条件模型。
Credit Metrics 模型是无条件模型，驱动因素是与信用等级密切相关的借款人资产价值变化。
KMV 模型是条件模型，因素为受宏观因素影响的借款人资产价值变化。
3.违约概率的波动性。
在KMV模型中，违约概率随借款人股票市价的变
化而变化；在Credit Metrics 模型中，违约概率是基于历史数据统计出来的固定离散值。
4.资产价值。
按照人们对信用等级刻画方式不同，把信用风险量化模
型分为离散型估值模型（如Credit Metrics 模型）和连续估值模型（如KMV模型）。
5.回收率。
损失的分布和VAR的计算不仅取决于违约概率，还取决于损
失的严重程度或违约下的损失率。
Credit Metrics 模型的回收率是随机变化的，而KMV模型的回收率是相对不变或随机变化的。
6.组合分析方法。
单个债券或贷款的损失测度相对而言是比较容易解决
的，但是对资产组合的处理就没有那么简单了，并且随着组合数量的增加变得十分复杂。
Credit Metrics 模型需要使用“蒙特卡罗模拟技术” 产生一个组合贷款价值的近似总体分布，并由此得出一个VAR勺值，KM\模型则可以得到逻辑分析解。