creditexposures

根据合同价值计算信用风险

描述

例子

(曝光,exposurecpty) = creditexposures (,交易对手)根据一系列按市场计价的场外交易合约价值计算交易对手的信用风险。在计算投资组合的CVA(信用价值调整)时,会用到这些风险敞口。

例子

(曝光,exposurecpty) = creditexposures (___,名称,值)添加可选的名称-值参数。

例子

(曝光,exposurecpty,抵押品) = creditexposures (___,名称,值)使用可选的名称-值对参数从一组按市场计价的场外合约值计算交易对手信用暴露CollateralTable日期,抵押品将返回在每个模拟日期和每个场景中对手方可获得的模拟抵押品金额的输出。

例子

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计算掉期投资组合在多种情况下的按市价计算的合同价值后,计算一个特定交易对手的信用风险敞口。查看合同价值和信用风险。

首先,载入数据(ccr.mat)包含多种情况下互换投资组合的按市值计价的合同价值。

负载ccr.mat看看其中一个交易对手。cpID = 4;cpValues =挤压(总和(值(:,互换。交易对手= = cpID:), 2));次要情节(2,1,1)情节(simulationDates cpValues);标题(sprintf (“交易对手按市值计算的合同价值:%d”,简称cpID);datetick (“x”,“mmmyy”) ylabel (“投资组合价值(美元)”)%计算对手方的风险敞口。[风险敞口,expcpty] =信用风险(价值,互换)“NettingID”, swaps.NettingID);查看交易对手在一段时间内的信用风险敞口。subplot(2,1,2) cpIdx = find(expcpty == cpID);情节(simulationDates挤压(曝光(:,cpIdx:)));标题(sprintf (“对手方风险敞口:%d”cpIdx));datetick (“x”,“mmmyy”) ylabel (敞口(美元))包含(“模拟日期”)

载入数据(ccr.mat)包含多种情况下互换投资组合的按市值计价的合同价值。

负载ccr.mat

看看其中一个交易对手。

cpID = 4;cpIdx =互换。交易对手= = cpID;cpIdx, cpValues =值(::);情节(simulationDates挤压(sum (cpValues, 2)));网格;标题(sprintf (“交易对手的潜在市值组合价值:%d”,简称cpID);datetick (“x”,“mmmyy”) ylabel (“投资组合价值(美元)”)

计算曝光。

网= swaps.NettingID (cpIdx);风险= creditexposures (cpValues cpID,“NettingID”、网);

查看交易对手在一段时间内的信用敞口。

图;情节(simulationDates紧缩(曝光));网格标题(sprintf (“对手方风险敞口:%d”,简称cpID);datetick (“x”,“mmmyy”) ylabel (敞口(美元))包含(“模拟日期”)

计算信用风险概况。

profilesBefore = exposureprofiles (simulationDates曝光)
profilesBefore =结构体字段:日期:[37x1双]EE: [37x1双]PFE: [37x1双]MPFE: 2.1580e+05 EffEE: [37x1双]EPE: 2.8602e+04 EffEPE: 4.9579e+04

考虑与交易对手进行新的交易。对于这个例子,从原来的掉期投资组合中取出另一笔交易,为新的交易对手“复制”它。此示例仅用于说明目的。

newTradeIdx = 3;newTradeIdx, newTradeValues =值(::);在你现有的投资组合中追加一笔新交易。cpValues = [cpValues newTradeValues];网=[网;cpID];风险= creditexposures (cpValues cpID,“NettingID”、网);

计算新的信用暴露概况。

profilesAfter = exposureprofiles (simulationDates曝光)
profilesAfter =结构体字段:日期:[37x1双]EE: [37x1双]PFE: [37x1双]MPFE: 2.4689e+05 EffEE: [37x1双]EPE: 3.1609e+04 EffEPE: 5.6178e+04

将预期的风险敞口和新交易增加的风险敞口形象化。利用增量敞口计算增量信贷价值调整(CVA)费用。

图;次要情节(2,1,1)情节(simulationDates profilesBefore.EE,simulationDates profilesAfter.EE);网格;传奇({你之前的,“EE与贸易”}) datetick (“x”,“mmmyy”,“keeplimits”)标题(新交易前后的预期敞口);ylabel (敞口(美元)) subplot(2,1,2) incrementalEE = profilesAfter。EE - profilesBefore.EE;情节(simulationDates incrementalEE);网格;传奇(“增量EE”) datetick (“x”,“mmmyy”,“keeplimits”) ylabel (敞口(美元))包含(“模拟日期”)

载入数据(ccr.mat)包含多种情况下互换投资组合的按市值计价的合同价值。

负载ccr.mat

在这个例子中,只看一个交易对手。

cpID = 4;cpIdx =互换。交易对手= = cpID;cpIdx, cpValues =值(::);

计算无担保风险敞口。

风险= creditexposures (cpValues swaps.Counterparty (cpIdx),“NettingID”swaps.NettingID (cpIdx));

查看交易对手在一段时间内的信用敞口。

情节(simulationDates紧缩(曝光));expYLim =得到(gca,“YLim”);标题(sprintf (“交易对手风险敞口:%d”,简称cpID);datetick (“x”,“mmmyy”) ylabel (敞口(美元))包含(“模拟日期”)

为交易对手增加一份担保协议。的“CollateralTable”参数为MATLAB®表。您可以从电子表格或其他数据源创建表,还可以像这里所示的那样内联地构建它们。有关更多信息,请参见表格

collateralVariables = {“对手”;“PeriodOfRisk”;“阈值”;“MinimumTransfer”};periodOfRisk = 14;阈值= 100000;minTransfer = 10000;collateralTable =表(minTransfer cpID periodOfRisk,阈值,“VariableNames”collateralVariables)
collateralTable =1×4表交易对手PeriodOfRisk阈值MinimumTransfer _______ _______ _____售予4 14 1 e + 05年10000

计算抵押敞口。

[collatExp, collatcpty, collateral] =信用暴露swaps.Counterparty (cpIdx),“NettingID”swaps.NettingID (cpIdx),“CollateralTable”collateralTable,“日期”, simulationDates);

绘制抵押品水平和抵押品风险敞口。

图;次要情节(2,1,1)情节(simulationDates挤压(抵押品));集(gca),“YLim”, expYLim);标题(sprintf (“对手方抵押品:%d”,简称cpID);datetick (“x”,“mmmyy”) ylabel (的抵押品($))包含(“模拟日期”次要情节(2,1,2)情节(simulationDates挤压(collatExp));集(gca),“YLim”, expYLim);标题(sprintf (对交易对手的担保风险敞口:%d,简称cpID);datetick (“x”,“mmmyy”) ylabel (敞口(美元))包含(“模拟日期”);

输入参数

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在一系列模拟日期和跨多个场景模拟的合同组合的按市值计算的三维阵列,指定为aNumDates——- - - - - -NumContracts——- - - - - -NumScenarios契约价值的“立方体”。每一行表示不同的模拟日期,每一列表示不同的契约,每一“页”表示与蒙特卡罗模拟不同的场景。

数据类型:

对应于每一合同的交易对手,指定为NumContracts-对手方的元素向量。对手方可以是数字id的向量,也可以是对手方名称的单元数组。默认情况下,假定每个交易对手都有一个覆盖其所有合同的网集。如果交易对手被多个网集覆盖,则使用NettingID参数。的值(或表示合同不包括在任何网集中,除非另有规定NettingID交易对手不区分大小写,并删除前导或后置空格。

数据类型:|细胞

名称-值对的观点

的可选逗号分隔对名称,值参数。的名字参数名称和价值为对应值。的名字必须出现在引号内。可以按任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家

例子:[曝光,exposurecpty] = creditexposures(价值观、交易对手‘NettingID’,‘10’,‘ExposureType’,“添加剂”)

网集id指示每个契约所在的网集由a指定NumContracts-网格集id的元素向量。NettingID可以是数字id的向量,也可以是字符向量标识符的单元格数组。的creditexposures函数使用交易对手NettingID定义每个唯一的网络集(一个网络集中的所有契约必须与相同的对手方)。默认情况下,每个交易对手都有一个单一的网集,涵盖了他们所有的合同。的值(或(在单元格数组中)表示契约不包含在任何网集中。NettingID不区分大小写,并删除前导或后置空格。

数据类型:|细胞

曝光的计算方法,指定值:

  • “对手”-计算每个交易对手的风险敞口。

  • “添加剂”-计算合同水平的加性暴露。照射量按合同计算,并与交易对手的总照射量相加。

数据类型:字符

包含交易对手的担保协议信息的表,用MATLAB表指定。该表由一个条目(行)每个担保对手,必须有以下变量(列):

  • “对手”-交易对手名称或ID。交易对手名称或ID应与参数匹配“对手”ExposureType论点。

  • “PeriodOfRisk”-保证金期限的风险,以天。从追加保证金通知到交易对手提供担保品的天数。

  • “阈值”抵押品的阈值。当交易对手的风险敞口超过这个数额时,交易对手必须提供抵押品。

  • “MinimumTransfer”-最低转帐金额。超过/低于触发抵押品转移所需门槛的最低金额。

请注意

当计算抵押风险时,两者CollateralTable参数和日期参数必须指定。

数据类型:表格

的每一行对应的模拟日期数组,指定为NUMDATES——- - - - - -1模拟日期的向量。日期是MATLAB日期数字的向量,或者是已知日期格式的字符向量的单元数组。看到datenum获取已知的日期格式。

请注意

当计算抵押风险时,两者CollateralTable参数和日期参数必须指定。

数据类型:|细胞

输出参数

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3-D信用风险敞口,代表每个交易对手或合同在每个日期和所有情况下的潜在损失。的大小曝光取决于ExposureType输入参数:

  • ExposureType“对手”,曝光返回一个NumDates——- - - - - -NumCounterparties——- - - - - -NumScenarios信用暴露的“立方体”,代表在所有日期、交易对手和情况下可能发生的潜在损失,如果交易对手违约(忽略任何违约后的恢复)。

  • ExposureType“添加剂”,曝光返回一个NumDates——- - - - - -NumContracts——- - - - - -NumScenarios“多维数据集”,其中每个元素是每个契约的附加公开(在所有日期和场景中)。加性暴露与对手水平暴露的总和。

对应于列的交易对手方曝光数组,返回NumCounterpartiesNumContracts元素取决于ExposureType

在每个模拟日期和在每个情景下交易对手可获得的模拟抵押品金额,返回为aNumDates——- - - - - -NumCounterparties——- - - - - -NumScenarios三维数组。担保金额使用布朗桥计算,以估计模拟日期之间的合同价值。有关更多信息,请参见布朗桥。如果CollateralTable未指定,则此输出为空。

更多关于

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布朗桥

使用布朗桥模拟中间日期的投资组合值,以计算在随后的模拟日期可用的抵押品。

例如,要估计在特定模拟日期可用的抵押品,t,您需要了解投资组合的状态t- - - - - -dt,在那里dt是风险的保证金期。在这些中间日期,投资组合的价值通过绘制由之间的布朗桥定义的分布来模拟t和之前的模拟日期,t

如果合同在时间上有价值t我1t你想估算一下合同的价值吗tc(tct- - - - - -dt),则使用正态分布的样本,方差为:

( t t c ) ( t c t 1 ) ( t t 1 )

有了均值,这只是两个模拟日期在时间上的契约值的线性插值tc。有关更多细节,请参见参考资料。

参考文献

Lomibao D.和S. Zhu。“对路径依赖工具的有条件估值方法。”2005年8月。

[2] Pykhtin M。"抵押交易对手的信用风险建模"2009年12月。

[3] Pykhtin M.和S. Zhu。“建立交易对手信用风险模型指南”。GARP, 2007年7 / 8月,第37期。

[4] Pykhtin,迈克尔。还有丹·罗森。“交易层面的交易对手风险定价和CVA分配。”联邦政府工作文件第10号。2010年2月1日。

另请参阅

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