FRM2级：C24 管理信用风险
掌握信用风险的核心要素，让我们深入探讨C24章节的管理策略。信用风险不仅仅关乎违约概率（p），还涉及信用敞口(CE)和违约损失(LGD)的交互作用，用潜在信用损失(CL)公式来衡量。理解信用损益分布的复杂性，如同期权空头，左倾斜且受相关性影响，预期信用损失(ECL)与未预期信用损失(UCL)揭示了风险的平均和极端表现。
信贷风险管理中的关键步骤包括设置信贷准备金，基于Value at Risk (VaR)提供缓冲，以应对意外损失。选择交易策略时，优先选择与信用违约概率较低的对手进行交易，比如直接从生产商采购。
ECL的计算揭示了资产潜在的损失，如bbb级1亿债券的精算预期损失，随敞口增加而变化。时间维度考虑整个资产生命周期，通过违约概率和贴现因子计算现值。
在互换交易中，如BBB评级的五年期互换，计算Potential Value at Expected Credit Loss (PVECL)虽然简化，但基本保持准确。至于债券信用风险，例如$100 million敞口的预期损失为$1.197 million，这比掉期损失的100倍更显著。
让我们通过实例深化理解，例24.3展示了信用风险最低的a级贷款，如何计算PD to Maturity、LGD和Expected Loss，确保风险的有效管理。例24.4中，Mr. Rosenqvist的累计预期信用损失展示了风险与PD、recovery rate和无关违约的综合考量。
信用风险价值(VaR)是资本缓冲的关键工具，用于评估一年期限内意外信用损失的可能幅度。在组合管理中，分析VaR对信用风险的贡献，以衡量交易对整体风险的影响。
边际分析进一步揭示了投资组合所需的经济资本报酬，通过ECL和UCL的计算揭示风险的边际影响。
在具体示例中，例24.5强调了信用VaR的估算，例24.6展示了独立债券组合VaR的计算，而例24.7则揭示了关于VaR误解的澄清，它可能不反映实际风险水平。
VaR与预期损失的关系揭示了非回收情况下，即使VaR较低，预期损失仍可能大于VaR。信用风险模型种类繁多，如CreditMetrics、CreditRisk+、Moody's KMV和Credit Portfolio View，各自具有独特的自上而下或自下而上的分析方法和假设。
从摩根大通的信用矩阵到Moodys KMV的默顿模型，每种工具都提供了评估信用风险的独特视角，如KMV通过期权理论处理资产间的关联性，但可能存在局限性，如对私营公司预测的精确度较低。
FRM2级的C25章节将转向更为实际的操作风险管理，但在此之前，深入理解和掌握信用风险模型及其应用至关重要。
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