基于信用风险管理可违约债券投资组合

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时间:2019-01-30

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1、基于信用风险管理的可违约债券投资组合摘要信用风险指由债务人信用变化而引起其债务市值减少的风险,一般由违约风险和利差风险组成。90年代以后,金融机构资产状况日益多样化,如信用衍生产品的兴起使信用风险管理更加复杂,金融机构迫切需要更有效的定量工具来辅助进行信用风险管理。1996年巴塞尔协议修正案,正式许可金融机构选择内部模型度量其面临的风险,成为信用风险度量方法发展的推动力。近年来金融市场正由传统的银行贷款向发债融资转变,公司不断上升的违约率虽然不能阻碍投资者获得高风险收益的热情,却向信用风险管理提出

2、了更高的要求。本文前半部分介绍了信用风险管理的发展、可违约债券市场和信用风险的组成因素,诸如违约概率、信用转移概率、违约回收率等,并且比较分析了目前最著名的四大内部信用风险管理模型:(1)JP摩根的CreditMetrics模型;(2)KMV公司的KMV模型;(3)CSFP的CreditRisk+模型;(4)McKinsey公司的CreditPortfolioView模型。从原理分析,CreditMetrics模型基于历史数据分析,KMV模型利用了期权定价模型,CreditRisk+引入了财险思想

3、,而CreditPortfolioView模型是对宏观经济因素的分析提炼。本文的后半部分在违约概率模型的基础上,综合运用现代金融数学、投资组合理论,将信用风险的概念引入债券组合管理中,利用强度模型利于刻画非独立债券间联合违约概率的优点,结合经典的Markowitz组合理论建立了零息债券的均值-方差投资组合模型,得到最优解,并分析了附息债券组合的一些性质。此外,本文还分析了违约后零回收率情况下零息债券及其组合的性质,此时违约强度的金融含义是信用利差,组合的风险是公共违约强度的增函数,且组合的期望收益

4、与定价过低的债券权重成正比。传统的债券组合管理着重考虑组合现金流、久期的影响,以及对利率风险的规避,并将债券看作无信用风险证券,忽视了国际金融市场中居高不下的信用风险。本文讨论基于信用风险的可违约债券的性质,及其组合投资策略将对我国发展中的债券市场提供有意义的投资建议。本文由四章构成:第一章简述了信用风险管理的发展、信用风险度量方法、信用风险的一些概念,以及一个特殊的信用市场-可违约债券市场的产品和现状。第二章介绍了信用风险的组成因素:违约概率、信用转移概率、违I约回收率及其相应模型,以及目前最著

5、名的四大内部信用风险管理模型,并分析了这些模型的优缺点。第三章首先建立基于强度模型的零息债券违约概率模型,在此基础上建立了两只零息债券的Markowitz均值-方差最优投资组合模型,得出最优解,特别讨论了违约后零回收率情况下该组合的性质。此外,本章还分析了可违约附息债券组合的一些性质。第四章指明了未来的研究方向。关键词:信用风险,可违约债券,强度模型,违约概率,Markowitz均值-方差模型IIPORTFOLIOOFDEFAULTABLEBONDSWITHCREDITRISKABSTRACTIn

6、general,creditriskistheriskofreductioninmarketvalueduetochangesinthecreditqualityofadebtorsuchasanissuerofacorporatebond.Itconsistsoftwocomponents,defaultriskandspreadrisk.Since90s,financialinstitutionshavegreatdemandforthequantitativetoolstomanagecre

7、ditrisksfromtheirdiversifiedassetstructure,suchascreditderivatives.In1996,BaselCommitteeissuedthenewversionofCapitalAccordandallowedthebankstoestimatetheirrisksinternally,whichplayedanimportantroleincreditriskmanagementwithnewquantitativemethods.Thela

8、stfewyearshaveseendramaticdevelopmentsinthecreditmarketswiththedecliningofthetraditionalloanmarketsandthedevelopmentofnewmarkets.Corporatedefaultshaveincreasedtremendouslybuthavenotstoppedinvestorsfrominvestinginriskybonds,whichdemandsforhighe

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