信用模拟使用Copulas - MATLAB和Simulink金宝app - 金宝app,下载188bet金宝搏,金宝搏官方网站

使用Copulas的信用仿真

预测交易对手的信贷损失取决于三个主要要素：

默认概率（PD）
违约风险敞口(ead.)，即仪器在未来某个时间的价值
因违约造成的损失(LGD.），定义为1 -复苏

如果这些数量在未来时间T.，则预期损失为PD × EAD × LGD。在这种情况下，您可以使用二项分布对单个交易对手的预期损失进行建模。当你为这些交易对手的投资组合建模时，困难就出现了，你想用某种违约相关性来模拟它们。

要模拟相关默认值，Copula Model会将每个反击与随机变量相关联，称为“潜在”变量。例如，这些潜变量与他们的信用值得的一些代理相关，例如，他们的股票价格。然后将这些潜在变量映射到默认值或非默认结果，以便默认出现概率PD。

该数字总结了Copula仿真方法。

随机变量一种_一世与之相关一世Th对手占据默认阴影区域，概率PD一世。如果模拟值落在该区域中，则将其解释为默认值。这j对手对手遵循类似的模式。如果是一种_一世和一种_j随机变量高度相关，它们倾向于都有高值（无默认值），或两者都具有低值（默认区域）。因此，存在默认相关性。

因子模型

为了m发行人m（m- 1）/ 2需要相关参数。为了m= 1000，这是大约50万个相关性。该方法的一种实用变体是单因素模型，它使所有潜在变量依赖于一个单一因素。这个因素Z.代表经济中潜在的系统性信贷质量。该模型还包含一个随机特质误差。

${一种}_{一世} = {W.}_{一世} Z. + \sqrt{1 - {W.}_{一世}^{2}} ε_{一世}$

这显着降低了输入数据要求，因为现在您只需要m灵敏度，也就是权重W.1，......，W.m。如果Z.和ε._一世是标准正常变量，然后一种一世也是标准正常。

单因素模型的扩展是多因素模型。

${一种}_{一世} = {W.}_{一世 1} {Z.}_{1} + ...... + {W.}_{一世 K.} {Z.}_{K.} + {W.}_{一世 ε}^{} ε_{一世}$

这个模型有几个因素，每个因素都与一些潜在的信贷驱动因素相关。例如，你可以有不同地区或国家，或不同行业的因素。每个潜在变量现在是几个随机变量加上特质误差()的组合。

当潜在的变量一种一世都是正态分布的，有一个高斯关联。一种常见的替代方法是让潜在变量遵循AT.分布，它导致aT.系词。T.Copulas导致尾部较重，而不是高斯共用。隐含的信用相关性也更大T.copulas。在这两个Copula方法之间切换可以提供有关模型风险的重要信息。

金宝app支持模拟

风险管理Toolbox™支持对抗对手信用违约和交易金宝app对手信用评级迁移的模拟。

信用默认模拟

这CreditDefaultCopula.对象用于模拟和分析多因素信用默认模拟。这些模拟假设您自己计算了本型号的主要输入。此模型的主要输入是：

PD- 默认值概率
ead.- 违约曝光
LGD.- 默认丢失（1 -复苏）
重量- 因子和特殊权重
因子相关性-多因素模型的可选因素相关矩阵

这CreditDefaultCopula.对象使您可以使用Multifactor Copula模拟默认值，并将结果作为投资组合和交易对手级别的损失分配。你也可以使用CreditDefaultCopula.目的计算几个风险措施在投资组合水平和风险贡献的个人债务人。的输出CreditDefaultCopula.模型和相关功能是：