[和坚FRM2笔记]信用风险CR-4 Ratings Assig

1 解释评级系统的关键要素

• Objectivity and Homogeneity客观性和同质性,
  • 客观性要求能够产生有道理的信用风险判断
  • 同质性要求可以基于用户类型,市场位置进行比较
• Specificity特定性,精准度量到违约的距离
• Measurability and Verifiability度量性和验证性, verifiability要求可以在连续的basis上进行回测

例题分析:

答案A,
B错误是因为需要在连续的basis上回测
C错误是因为描述的是客观性
D错误是因为描述的是同质性

2 描述几种预测违约方法论：experts-based，statistical-based，numerical

• experts-based approach：
  • 4C：Character，Capital，Coverage，Collateral
  • LAPS：Liquidity，Activity，Profitability，Structure
  • CAMELS：Capital Adequacy，Asset Quality，Management，Earning，Liquidity，Sensitivity
• statistical-based approach：基于定量和定性数据统计分析
• numerical approach：使用训练的算法基于复杂的环境和缺失的信息
  • neural network 神经网络，可以更新自己来适应环境

3 描述评级转换矩阵，计算PD，cumulative PD，marginal PD和annualized default rate

migration matrix：从一个级别到一个级别的概率

• 一个时间周期内的违约概率

  
  

• 几个时间周期内的违约概率

$PD^{cumulative}_{k}=\frac{几个时间周期内违约的数量汇总}{所有的发行者}$

• 时间周期t和时间周期t+k

$PD^{{marginal}_k=PD}{cumulative}{t+k}-PD^{cumulative}{t}$

• 离散的年化违约概率Annual Default Rate

$Discrete\ ADR = 1-\sqrt[t]{1-PD^{cumulative}_t}$

• 连续的年华违约概率

$continuous\ ADR = -\frac{ln(1-PD^{cumulative}_t)}{1}$

例题分析

答案:D， 在矩阵上Ca-C维持不变的概率是38%

4 描述rating agencies对issue和issuer的评级方法论

Moodys: provide rating for issuance
Fitch: provide issuer rating for public bond
S&P: Provide rating for issuer

标普评级的8个步骤：

1. 收到发行人请求
2. 初步评估
3. 会见管理层
4. 分析
5. 评级委员会投票
6. 通知发行人
7. 发布评级主张
8. 持续观察

5 描述借款人评级和PD的关系

• higher rated issues have a lower PD，
• highest rated issues almost never default over period of 10 years

6 比较agencies rating和internal expert-based评级系统

比较点	Agencies	Internal
客观性	75%符合	50%符合
特异性	100%符合	75%符合
量化性	75%符合	25%符合

例题分析

答案:B，Agency Rating各方面都比internal rating好

7 比较预测违约的structure approach和reduced-form approach

• Structure approach,比如merton model,根据假设来分析一些变量和违约之间的关系
• Reduced-form approach,统计approach，不做假设,通过统计分析来找到和违约相关的变量,一个显著的问题就是一赖于样本来估计.可以分类成statistical(使用统计过程)和numerical-base(使用算法)

8 应用Merton模型计算PD，the distance to default并描述使用Merton模型的限制

限制:

• 标的负债结构复杂,模型会经常持续的重新矫正
• 只能用在流动性高,公开交易的公司.
• 由于使用市场变量,缺乏对完整商业周期的反应

Distance to Default违约距离

9 描述LDA（linear discriminant analysis），定义Z-score，应用LDA来区分一个样本公司的信用质量

LDA线性办判别分析是一个reduced form model.

9.1 Altman Z-score是一个LDA方法

Z cut off point用来区分有偿付能力的solvent和无偿付能力的insolvent

例题分析：

new = 1 + ln(0.9725/0.0275) =

10 描述使用logistic regression来估计PD

Logistic regression model来自于Generalized Linear Model家族, 逻辑回归的含义是“当自变量(某个变量因子)增加一个单位,因变量(违约概率)从0变为1的概率增加多少”,有3个重要元算:

• A systematic component,用来指定线性预测函数的变量
• A random component,用来识别目标变量和违约函数
• A link function,用来链接目标变量均值和系统组件

LOGIT等式:

$\pi$是违约或者不违约的概率,x是某个变量

LDA模型没有提供PD的估计，但是logistic regression提供PD估计

11 定义和解释cluster analysis和principle component analysis

Cluster analysis

是识别一组相似情况的数据集,有两种approach:

• Hierarchical/aggregative clustering,

  
  

• Divisive/partitioned clustering聚类

  
  

Principal component analysis

针对数据集找出不同的PCA线,然后分析这些PCA的方差,找出方差最小的一组作为合理的PCA

12 描述使用cash flow simulation模型来分配评级和PD，解释模型的限制

根据公司的财报模拟未来的现金流,然后根据模拟的现金流判断是否违约
使用这种方法最大的风险是model risk,模型只能反应现实的一个简单视角.

13 描述heuristic approach，numeric approach，artificial neural network几种对违约风险建模的方法，并定义优缺点

• Heuristic methods,使用镜像人类决策过程的方法,采用试错的方法
  

  

• Numerical methods,在有限的信息和复杂的环境中使用训练的算法,一个例子是神经网络(Neural Network)，神经网络最大的风险是Over Fitting

两种方法的比较

• 客观性(Objective)和同质性(Homogeneity)上都很符合
• 特定性(Specificity)上,Heuristic 50%符合,Numerical 75%符合
• 度量性(Measurability)和验证性(Verifiability)上,Heuristic 50%符合,Numerical 75%符合

14 描述在评估PD时定性信息的角色和管理

定性信息在评估违约上也很重要, 主要考虑的定性信息分为3类

• 投资,创新和技术
• 人力资源管理
• 企业内部效率评估

考题分析：

答案D，吞吐量的趋势和运营效率是定量信息