Оценка корреляции активов

Как мы рассматривали ранее, корреляции дефолта получаются из корреляций доходности активов, в качестве которых используются корреляции доходности акций. Для крупных портфелей облигаций и кредитов с тысячами заемщиков все еще требуются сложные расчеты матриц корреляций для включения корреляции для каждой пары заемщиков.

Для снижения размерности этой проблемы в CreditMetrics используется многофакторный анализ. Данный подход отображает каждого заемщика через страны и отрасли, которые с наибольшей вероятностью определяют эффективность заемщика. Доходности акций коррелированы в той степени, в которой компании подвержены риску для аналогичных отраслей и стран. Для целей CreditMetrics пользователь указывает веса отрасли и страны для каждого заемщика, а также специфические риски компании, которые не коррелируются с каким-либо другим заемщиком или индексом.

Применение CreditMetrics

Одним из способов проверки эффективности «модельного риска», который мы рассмотрим в гл. 14, является применение моделей только к соответствующим типам активов. Подход CreditMetrics разработан прежде всего для облигаций и кредитов. Его можно расширить до финансовых требований (например, дебиторская задолженность или финансовые аккредитивы), для которых мы можем получить будущую ценность под риском (на горизонте риска) для всех кредитных рейтингов. Однако для производных инструментов, например свопов или форвардов, модель необходимо несколько скорректировать или «скрутить», так как пет достоверного способа оценки риска и распределения потерь в рамках предложенной структуры (предполагаются детерминированные процентные ставки). Именно поэтому нам необходимо перейти к структурным моделям и моделям приведенной формы, чтобы использовать более надежный способ оценки кредитных производных инструментов.