creditDefaultCopula

创建creditDefaultCopula对象模拟和分析多因素信用默认模型

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描述

的creditDefaultCopula类模拟了使用多重吸引力模型的对手Party默认值，模拟了组合损失。creditDefaultCopula使得与概率发生默认将每个交易方与一个随机变量，称为潜变量，其被映射到默认/非默认结果每个场景PD.．在违约的情况下，该场景的损失记录为等于含铅＊LGD.交易对手。这些潜在变量使用多因素模型进行模拟，其中系统性信贷波动采用一系列风险因素建模。这些因素可以基于工业部门(如金融、航空航天)、地理区域(如美国、欧元区)或任何其他潜在的信贷风险驱动因素。每个交易对手都被赋予了一系列权重，这些权重决定了他们对每个潜在信贷因素的敏感性。

模型的输入描述了信用敏感的风险投资组合:

  • 含铅-默认曝光

  • PD.-违约概率

  • LGD.- 默认丢失（1 -复苏）

  • 权重- 因子和特殊模型重量

后creditDefaultCopula对象被创建(参见创建CreditDefaultCopula.和特性）， 使用模拟函数，使用多因素模型模拟信用违约。结果以投资组合和交易对手层面损失分布的形式存储。计算了投资组合水平上的几个风险度量，以及来自个别义务方的风险贡献。该模型计算:

  • 在情景中全模拟投资组合损失分布

  • 跨情景的每个交易对手的损失

  • 几种风险措施（var.，CVaR，埃尔，STD.)的置信区间

  • 每个交易对手的风险分摊额(供埃尔和CVaR）

创建

语法

CDC = CreditDefaultCopula（EAD，PD，LGD，重量）
美国疾病控制与预防中心= creditDefaultCopula (＿＿＿、名称、值)

描述

例子

疾病预防控制中心= creditDefaultCopula (含铅，PD.，LGD.，权重）创造一个creditDefaultCopula对象。的creditDefaultCopula对象具有以下属性:

  • 投资组合：

    具有以下变量的表（表的每一行代表一个交易对手）：

    • ID- ID识别每个交易对手

    • 含铅-默认曝光

    • PD.-违约概率

    • LGD.-默认损失

    • 权重- 对手对手的因子和特质权重

  • FactorCorrelation：

    因子相关矩阵，aNumFactors——- - - - - -NumFactors定义风险因素之间相关性的矩阵。

  • varlevel.：

    风险值水平，用于报告VaR和CVaR。

  • PortfolioLosses

    投资组合损失,NumScenarios——- - - - - -1投资组合损失向量。此属性为空，直到模拟使用功能。

例子

疾病预防控制中心= creditDefaultCopula (＿＿＿，名称,值）集特性使用名称值对和上一个语法中的任何参数。例如，疾控中心= creditDefaultCopula(含铅,PD,乐金显示器,重量、VaRLevel, 0.99)．您可以指定多个名称-值对作为可选的名称-值对参数。

输入参数

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默认曝光，指定为numcounterparties.——- - - - - -1信贷风险向量。的含铅输入设置了投资组合财产。

请注意

的creditDefaultCopula模型模拟某个固定时间段(例如，一年)的违约和损失。交易对手暴露（含铅）默认概率（PD.)都必须针对特定的时间。

数据类型：双

默认值，指定为anumcounterparties.——- - - - - -1元素来自的数字向量0通过1，表示交易对手的违约概率。的PD.输入设置了投资组合财产。

请注意

的creditDefaultCopula模型在固定时间段（例如，一年）上模拟默认值和损耗。交易对手暴露（含铅）默认概率（PD.)都必须针对特定的时间。

数据类型：双

损失给定的违约，指定为numcounterparties.——- - - - - -1元素来自的数字向量0通过1，代表违约时丢失的曝光率的分数。LGD.被定义为（1 -复苏)．例如，一个LGD.0.6意味着在发生违约的情况下，恢复率为40%。的LGD.输入设置了投资组合财产。

LGD.也可以指定为numcounterparties.——- - - - - -2矩阵，第一列保持LGD平均值，第二列保持LGD标准偏差。LGD均值和标准偏差有效的开放间隔是：

  • 对于第一列，平均值在0和1．

  • 对于第二列，LGD标准偏差在0和SQRT（M *（1-M））．

然后，在违约情况下，LGD值随机从beta分布与提供的参数违约对手。

数据类型：双

因子和特质权重，指定为numcounterparties.————(NumFactors+1)数组。每行包含特定交易对手的因子权重。每一列包含一个潜在风险因素的权重。最后一列权重包含每个交易对手的特质风险重量。特质权重代表了公司的特定信用风险。每个交易对手的重量总量（即每行）必须总和1．的权重输入设置了投资组合财产。

例如，如果交易对手的信誉由60％，欧洲20％和20％的特质组成，那么权重向量是(0.6 0.2 0.2)．

数据类型：双

名称-值对的观点

指定可选的逗号分隔的对名称,值参数。姓名参数名和价值是相应的价值。姓名必须出现在引号内。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家．

例子:疾控中心= creditDefaultCopula(含铅,PD,乐金显示器,重量、VaRLevel, 0.99)

用于交易对手的用户定义的ID，指定为逗号分隔的配对组成“ID”A.numcounterparties.——- - - - - -1向量的ID对于每个交易对手。ID用于识别曝光投资组合表和风险贡献表。ID必须是数字、字符串数组或字符向量的单元格数组。的ID名称 - 值对参数设置投资组合财产。

如果未指定的,ID默认为数字向量1: NumCounterparties．

数据类型：双|细绳|细胞

风险级别的值(用于报告)var.和CVaR），指定为逗号分隔的配对组成“VaRLevel”和一个数字之间0和1．的varlevel.名称 - 值对参数设置varlevel.财产。

数据类型：双

因子相关矩阵，指定为逗号分隔对组成'factorcorlation'A.NumFactors——- - - - - -NumFactors定义风险因素之间相关性的矩阵。的FactorCorrelation名称 - 值对参数设置FactorCorrelation财产。

如果没有指定，因子相关矩阵默认为单位矩阵，这意味着因子是不相关的。

数据类型：双

FLAG使用并行处理进行模拟，指定为逗号分隔的对组成“UseParallel”和的标量值真的或者假．的UseParallel名称 - 值对参数设置UseParallel财产。

请注意

的“UseParallel”属性只能在创建creditDefaultCopula对象，如果您有并行计算工具箱™。一旦“UseParallel”设置属性，并行处理使用riskContribution或者模拟．

数据类型：逻辑

特性

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信用投资组合的详细信息，指定为Matlab®表，其中包含作为输入传递的所有投资组合数据creditDefaultCopula．

的投资组合表中每个构造函数输入都有一个列(含铅，PD.，LGD.，权重， 和ID)．表格中的每一行代表一个交易对手。

例如:

ID EAD PD LGD Weights ________ _________ _______ _________ 1 122.43 0.064853 0.68024 0.3 0.7 2 70.386 0.073957 0.59256 0.3 0.7 3 79.281 0.066235 0.52383 0.3 0.7 4 113.42 0.01466 0.43977 0.3 0.7 5 100.46 0.0042036 0.41838 0.3 0.7

数据类型：表格

信用因素的关联矩阵，记为NumFactors——- - - - - -NumFactors矩阵。使用可选的名称-值对参数指定关联矩阵'factorcorlation'当你创建creditDefaultCopula对象。

数据类型：双

在报告VaR和CVaR时使用的风险级别值，使用可选的名称-值对参数指定“VaRLevel”当你创建creditDefaultCopula对象。

数据类型：双

投资组合总损失，指定为a1——- - - - - -NumScenarios向量。的PortfolioLosses创建一个后，属性是空的creditDefaultCopula对象。后模拟函数被调用，PortfolioLosses属性填充了投资组合损失的向量。

数据类型：双

标志为模拟使用并行处理，使用可选的名称-值对参数指定“UseParallel”当你创建creditDefaultCopula对象。的UseParallel名称 - 值对参数设置UseParallel财产。

请注意

的“UseParallel”属性只能在创建creditDefaultCopula对象，如果您有并行计算工具箱。一旦“UseParallel”设置属性，并行处理使用riskContribution或者模拟．

数据类型：逻辑

对象的功能

模拟 使用a模拟信用违约creditDefaultCopula对象
portfoliorisk. 生成投资组合级风险测量
riskContribution 为投资组合中的每个交易对手产生风险贡献
信心量 置信区间的乐队
GetScenarios. 交易对手的场景

例子

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打开直播脚本

加载保存的投资组合数据。

负载CreditPortfolioData.mat；

创建一个creditDefaultCopula具有双因素模型的对象。

疾控中心= creditDefaultCopula(含铅,PD,乐金显示器,Weights2F,'factorcorlation'，factorcorr2f）
cdc = creditDefaultCopula with properties: Portfolio: [100x5 table] FactorCorrelation: [2x2 double] VaRLevel: 0.9500 UseParallel: 0 PortfolioLosses: []

设定varlevel.达到99％。

疾病预防控制中心。var.Level = 0.99;

模拟100,000个场景，并查看组合风险度量。

疾控中心=模拟中心,1 e5)
CDC = CreditDefaultCopula具有属性：投资组合：[100x5表]因子相关性：[2x2 Double] varlevel：0.9900使用平行：0 portfolioloss：[1x100000双]
portRisk = portfolioRisk (cdc)
Portrack =.1×4表EL性病VaR CVaR  ______ ______ _____ ______ 24.876 23.778 102.4 121.28

查看投资组合损失的直方图。

直方图(cdc.PortfolioLosses);标题('投资组合损失的分配')；

为了进一步分析，请使用模拟，portfoliorisk.，riskContribution， 和GetScenarios.用来的功能creditDefaultCopula对象。

参考文献

[1] Crouhy, M.， Galai, D.， and Mark, R. <当前信用风险模型的比较分析>。银行业与金融杂志。卷。24,2000，pp。59-117。

[2] Gordy, M.，《信用风险模型的比较分析》银行业与金融杂志。卷。24,2000，第119-149页。

[3]瓜PTON，G.，手指，C.和Bhatia，M。“信用媒体 - 技术文件。”J.P. Morgan，纽约，1997年。

[4] Jorion, P。金融风险经理手册。第6版。Wiley Finance，2011。

[5]Löffler，G.和Posch，P。使用Excel和VBA的信用风险建模。Wiley Finance，2007。

McNeil, A.， Frey, R.， Embrechts, P.。量化风险管理:概念、技术和工具。普林斯顿大学出版社，2005。

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