contraibien
New Member
Chia sẻ miễn phí cho các bạn tài liệu
MỤC LỤC
Lời nói đầu…………………………………………………………….. ……2
1. Các giả thiết của mô hình…………………………………………............3
2. Cơ cấu của mô hình Credit Metric………………………………………..4
3. Mô hình Credit VaR cho trái phiếu……………………………………….6
4. Mô hình VaR cho nợ hay danh mục trái phiếu. ………………………..16
5. Phân tích sự đa dạng hóa kì hạn. ………………………………………..25
6. Credit VaR và tính toán chi phí vốn. …………………………………....26
7. Credit Metric là công cụ quản lý nợ, danh mục trái phiếu và các biện pháp giới hạn rủi ro. ……………………………………………………………..27
8. Ước lượng độ tương quan của tài sản…………………………………...29
9. Tổn thất………………………………………………………………….30
10. Ưu nhược điểm của mô hình…………………………………………..32
Phụ đề……………………………………………………………………...34
Kết luận……………………………………………………………………38
LỜI NÓI ĐẦU
Xếp hạng tín dụng là một lĩnh vực mới xuất hiện trên thế giới đặc biệt là ở Việt Nam. Tuy vậy, xếp hạng tín dụng lại có một vị trí rất quan trọng trong lĩnh vực tài chính nói chung và ngân hàng nói riêng. Chính vì thế có rất nhiều mô hình của các nhà khoa học nghiên cứu vấn đề này.
Với sự hướng dẫn của PGS.TS Nguyễn Quang Dong, em đã tìm hiểu và trình bày một trong các mô hình dùng để xếp hạng tín dụng đó là mô hình Credit Metrics.
Mô hình Credit Metrics được JP Morgan phát hiện ra đầu tiên năm 1997, mô hình này đã giúp chúng ta tiếp cận gần hơn với phân tích về chuyển đổi kì hạn. Xác suất thay đổi từ một kì hạn hoàn hảo đến 1 kì hạn khác, kể cả quá hạn, xét trong 1 chuỗi thời gian ( thường là 1 năm). Mô hình Credit Metrics phân bố lại giá trị của danh mục trái phiếu và nợ trong 1 năm, có thể thay đổi các kì hạn; giả sử tỉ lệ đầu tư phát triển để tăng tính hấp dẫn của mô hình.
Em xin chân thành Thank PGS. TS Nguyễn Quang Dong đã nhiệt tình giúp đỡ em hoàn thành đề tài này.
1. Các giả thiết của mô hình
Giống như nhiều mô hình khác, CreditMetrics cũng được xây dựng dựa trên những giả thiết nhất định. Những giả thiết này có thể phù hợp hay cũng có thể không phù hợp với thực tê, nhưng việc xây dựng những giả thiết này là rất cần thiết vì nó đảm bảo cho sự vận hành và tính đúng đắn, hợp lí của mô hình.
Giả thiết đầu tiên phải kể đến đối với mô hình CreditMetrics, đó là các con nợ (mà ở đây chính là các doanh nghiệp tham gia hoạt động tín dụng) có thể được phân vào các hạng chất lượng tín dụng khác nhau và tất cả các doanh nghiệp có cùng hạng tín dụng thì cũng sẽ có cùng xác suất chuyển hạng.
Giả thiết thứ hai, đó là CreditMetrics giải thích sự thay đổi tài sản của doanh nghiệp bằng sự thay đổi của các yếu tố rủi ro hệ thống thể hiện qua các chỉ số cụ thể của từng ngành và bằng các yếu tố rủi ro riêng của từng doanh nghiệp. Điều này có nghĩa là rủi ro của doanh nghiệp (mà chính là độ biến động trong tài sản của doanh nghiệp) được xác định thông qua rủi ro hệ thống của toàn ngành mà doanh nghiệp tham gia cộng với rủi ro riêng đặc trưng cho doanh nghiệp (giả thiết này đã được nhắc đến trong một số mô hình như mô hình CAPM, mô hình đa nhân tố MFM).
Giả thiết thứ ba, đó là CreditMetrics giả thiết nguồn vốn chủ sở hữu có thể dùng như ước lượng gần đúng của tài sản. Giả thiết này được dùng để tính tương quan giữa các biến loga-chuẩn của tài sản. Nhưng một điều đáng lưu ý ở đây là giả thiết này có thể ảnh hưởng lớn tới độ chính xác của mô hình.
Giả thiết thứ tư được đề cập đến trong mô hình này đó là mỗi doanh nghiệp chỉ tham gia hoạt động tín dụng tại một ngân hàng. Điều này có thể không hợp lí đối với nhiều doanh nghiệp trong thực tê, vì cùng một lúc họ có thể tham gia hoạt động tín dụng với nhiều ngân hàng. Nhưng giả thiết này đảm bảo cho việc tính toán dễ dàng hơn, mà trên thực tế vẫn tồn tại quan hệ làm ăn lâu dài giữa các doanh nghiệp và các ngân hàng.
Giả thiết cuối cùng là kì hạn xem xét rủi ro tín dụng là một năm mặc dù vẫn có thể dùng một kì hạn khác.
2. Cơ cấu của mô hình Credit Metric:
Phương pháp Cerdit Metric tạo nền tảng cho sự ước lượng giá trị hợp đồng kì hạn của danh mục trái phiếu và nợ trong một khoảng thời gian tới hạn, thường là một năm. Sự thay đổi có liên quan đến sự chuyển đổi giá trị của hạng, cả khu vực tăng lẫn khu vực giảm đều liên quan đến chất lượng tín dụng của con nợ, giống với việc gia tăng thời gian đáo hạn.
So sánh với market_VaR, credit_VaR không thừa nhận ba điều:
Một là, phân bố các danh mục từ xa đến phân bố chuẩn hóa.
Hai là, kết quả đa dạng hóa đo lường danh mục phức tạp hơn rủi ro thị trường.
Ba là, thông tin về nợ không thể đem trao đổi mua bán như thông tin của trái phiếu.
Trong khi có thể hợp lý giả thiết trong giá trị danh mục từ phân bố chuẩn hóa đến rủi ro thị trường, lợi suất tín dụng là phần thay đổi lớn ở cuối ( Hình 8.2). Sự cải thiệt chất lượng tín dụng mang lại giới hạn “up side” ở vị trí đổi hướng trong khi đi xuống 1 chút hay điểm thanh toán nợ không đúng kì hạn là điểm “ downsides”. Không hoàn toàn đồng ý với market_VaR, phần trăm giá trị thay đổi của phân bố không chỉ ước lượng từ giá trị trung bình và độ lệch chuẩn. Tính toán của VaR cho rủi ro thị trường thêm vào là sự tăng lên của nhu cầu phân bố của sự thay đổi giá trị danh mục.
Kết quả đo lường sự đa dạng hóa các danh mục, chúng ta cần ước lượng sự tương quan trong sự thay đổi chất lượng tín dụng cho từ cặp con nợ.
Hình 8.2
Tuy nhiên sự tương quan của chúng không trực tiếp nhận thấy được.
Credit Metric dùng để ước lượng xác suất của điểm lợi suất hợp lý. Theo thứ tự tạo ra một số giả thiết đơn giản về cơ cấu vốn của con nợ và về các giai đoạn tạo ra lợi suất hoàn toàn hợp lý. Chúng ta sẽ xem xét tỉ mỉ các đặc điểm của mô hình sau.
Ngoài ra, chúng ta đề cập đến Credit Metric được ưa thích hơn KMV và CreditRisk+ vì nó không tạo ra các rủi ro thị trường: hợp đồng kì hạn và tổn thất bắt nguồn từ đường cong chuyển giao. Giá trị tất định trong Credit Metric có quan hệ tới sự thay đổi của tín dụng, i.e., Các giai đoạn chuyển đổi từ cao xuống thấp của các hình thức tín dụng.
Rủi ro cơ cấu của mô hình Credit Metric được xác địng tóm tắt trên hình 8.3, nó được phát hiện ra khi xây dựng hai phần chính của mô hình:
Dành riêng cho anh em Ketnooi
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
- Bạn nào có tài liệu gì hay thì up lên đây chia sẻ cùng anh em.
- Ai cần tài liệu gì mà không tìm thấy ở forum, thì đăng yêu cầu down tại đây nhé:
Nhận download tài liệu miễn phí
MỤC LỤC
Lời nói đầu…………………………………………………………….. ……2
1. Các giả thiết của mô hình…………………………………………............3
2. Cơ cấu của mô hình Credit Metric………………………………………..4
3. Mô hình Credit VaR cho trái phiếu……………………………………….6
4. Mô hình VaR cho nợ hay danh mục trái phiếu. ………………………..16
5. Phân tích sự đa dạng hóa kì hạn. ………………………………………..25
6. Credit VaR và tính toán chi phí vốn. …………………………………....26
7. Credit Metric là công cụ quản lý nợ, danh mục trái phiếu và các biện pháp giới hạn rủi ro. ……………………………………………………………..27
8. Ước lượng độ tương quan của tài sản…………………………………...29
9. Tổn thất………………………………………………………………….30
10. Ưu nhược điểm của mô hình…………………………………………..32
Phụ đề……………………………………………………………………...34
Kết luận……………………………………………………………………38
LỜI NÓI ĐẦU
Xếp hạng tín dụng là một lĩnh vực mới xuất hiện trên thế giới đặc biệt là ở Việt Nam. Tuy vậy, xếp hạng tín dụng lại có một vị trí rất quan trọng trong lĩnh vực tài chính nói chung và ngân hàng nói riêng. Chính vì thế có rất nhiều mô hình của các nhà khoa học nghiên cứu vấn đề này.
Với sự hướng dẫn của PGS.TS Nguyễn Quang Dong, em đã tìm hiểu và trình bày một trong các mô hình dùng để xếp hạng tín dụng đó là mô hình Credit Metrics.
Mô hình Credit Metrics được JP Morgan phát hiện ra đầu tiên năm 1997, mô hình này đã giúp chúng ta tiếp cận gần hơn với phân tích về chuyển đổi kì hạn. Xác suất thay đổi từ một kì hạn hoàn hảo đến 1 kì hạn khác, kể cả quá hạn, xét trong 1 chuỗi thời gian ( thường là 1 năm). Mô hình Credit Metrics phân bố lại giá trị của danh mục trái phiếu và nợ trong 1 năm, có thể thay đổi các kì hạn; giả sử tỉ lệ đầu tư phát triển để tăng tính hấp dẫn của mô hình.
Em xin chân thành Thank PGS. TS Nguyễn Quang Dong đã nhiệt tình giúp đỡ em hoàn thành đề tài này.
1. Các giả thiết của mô hình
Giống như nhiều mô hình khác, CreditMetrics cũng được xây dựng dựa trên những giả thiết nhất định. Những giả thiết này có thể phù hợp hay cũng có thể không phù hợp với thực tê, nhưng việc xây dựng những giả thiết này là rất cần thiết vì nó đảm bảo cho sự vận hành và tính đúng đắn, hợp lí của mô hình.
Giả thiết đầu tiên phải kể đến đối với mô hình CreditMetrics, đó là các con nợ (mà ở đây chính là các doanh nghiệp tham gia hoạt động tín dụng) có thể được phân vào các hạng chất lượng tín dụng khác nhau và tất cả các doanh nghiệp có cùng hạng tín dụng thì cũng sẽ có cùng xác suất chuyển hạng.
Giả thiết thứ hai, đó là CreditMetrics giải thích sự thay đổi tài sản của doanh nghiệp bằng sự thay đổi của các yếu tố rủi ro hệ thống thể hiện qua các chỉ số cụ thể của từng ngành và bằng các yếu tố rủi ro riêng của từng doanh nghiệp. Điều này có nghĩa là rủi ro của doanh nghiệp (mà chính là độ biến động trong tài sản của doanh nghiệp) được xác định thông qua rủi ro hệ thống của toàn ngành mà doanh nghiệp tham gia cộng với rủi ro riêng đặc trưng cho doanh nghiệp (giả thiết này đã được nhắc đến trong một số mô hình như mô hình CAPM, mô hình đa nhân tố MFM).
Giả thiết thứ ba, đó là CreditMetrics giả thiết nguồn vốn chủ sở hữu có thể dùng như ước lượng gần đúng của tài sản. Giả thiết này được dùng để tính tương quan giữa các biến loga-chuẩn của tài sản. Nhưng một điều đáng lưu ý ở đây là giả thiết này có thể ảnh hưởng lớn tới độ chính xác của mô hình.
Giả thiết thứ tư được đề cập đến trong mô hình này đó là mỗi doanh nghiệp chỉ tham gia hoạt động tín dụng tại một ngân hàng. Điều này có thể không hợp lí đối với nhiều doanh nghiệp trong thực tê, vì cùng một lúc họ có thể tham gia hoạt động tín dụng với nhiều ngân hàng. Nhưng giả thiết này đảm bảo cho việc tính toán dễ dàng hơn, mà trên thực tế vẫn tồn tại quan hệ làm ăn lâu dài giữa các doanh nghiệp và các ngân hàng.
Giả thiết cuối cùng là kì hạn xem xét rủi ro tín dụng là một năm mặc dù vẫn có thể dùng một kì hạn khác.
2. Cơ cấu của mô hình Credit Metric:
Phương pháp Cerdit Metric tạo nền tảng cho sự ước lượng giá trị hợp đồng kì hạn của danh mục trái phiếu và nợ trong một khoảng thời gian tới hạn, thường là một năm. Sự thay đổi có liên quan đến sự chuyển đổi giá trị của hạng, cả khu vực tăng lẫn khu vực giảm đều liên quan đến chất lượng tín dụng của con nợ, giống với việc gia tăng thời gian đáo hạn.
So sánh với market_VaR, credit_VaR không thừa nhận ba điều:
Một là, phân bố các danh mục từ xa đến phân bố chuẩn hóa.
Hai là, kết quả đa dạng hóa đo lường danh mục phức tạp hơn rủi ro thị trường.
Ba là, thông tin về nợ không thể đem trao đổi mua bán như thông tin của trái phiếu.
Trong khi có thể hợp lý giả thiết trong giá trị danh mục từ phân bố chuẩn hóa đến rủi ro thị trường, lợi suất tín dụng là phần thay đổi lớn ở cuối ( Hình 8.2). Sự cải thiệt chất lượng tín dụng mang lại giới hạn “up side” ở vị trí đổi hướng trong khi đi xuống 1 chút hay điểm thanh toán nợ không đúng kì hạn là điểm “ downsides”. Không hoàn toàn đồng ý với market_VaR, phần trăm giá trị thay đổi của phân bố không chỉ ước lượng từ giá trị trung bình và độ lệch chuẩn. Tính toán của VaR cho rủi ro thị trường thêm vào là sự tăng lên của nhu cầu phân bố của sự thay đổi giá trị danh mục.
Kết quả đo lường sự đa dạng hóa các danh mục, chúng ta cần ước lượng sự tương quan trong sự thay đổi chất lượng tín dụng cho từ cặp con nợ.
Hình 8.2
Tuy nhiên sự tương quan của chúng không trực tiếp nhận thấy được.
Credit Metric dùng để ước lượng xác suất của điểm lợi suất hợp lý. Theo thứ tự tạo ra một số giả thiết đơn giản về cơ cấu vốn của con nợ và về các giai đoạn tạo ra lợi suất hoàn toàn hợp lý. Chúng ta sẽ xem xét tỉ mỉ các đặc điểm của mô hình sau.
Ngoài ra, chúng ta đề cập đến Credit Metric được ưa thích hơn KMV và CreditRisk+ vì nó không tạo ra các rủi ro thị trường: hợp đồng kì hạn và tổn thất bắt nguồn từ đường cong chuyển giao. Giá trị tất định trong Credit Metric có quan hệ tới sự thay đổi của tín dụng, i.e., Các giai đoạn chuyển đổi từ cao xuống thấp của các hình thức tín dụng.
Rủi ro cơ cấu của mô hình Credit Metric được xác địng tóm tắt trên hình 8.3, nó được phát hiện ra khi xây dựng hai phần chính của mô hình:
Dành riêng cho anh em Ketnooi
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
You must be registered for see links
- Bạn nào có tài liệu gì hay thì up lên đây chia sẻ cùng anh em.
- Ai cần tài liệu gì mà không tìm thấy ở forum, thì đăng yêu cầu down tại đây nhé:
Nhận download tài liệu miễn phí