摘 要:在信用風(fēng)險(xiǎn)度量方面,單純的利用模型計(jì)算每個(gè)企業(yè)的違約概率或損失已經(jīng)不能準(zhǔn)確得出組合信用風(fēng)險(xiǎn)的度量值。同時(shí),隨著公司間相互關(guān)系日漸復(fù)雜、共同違約事件逐漸增加,需要把各個(gè)經(jīng)濟(jì)實(shí)體間的違約相依性納入信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系。文章考慮將Copula函數(shù)與信用風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)合,改進(jìn)原有的度量模型,為更好地控制違約相依的風(fēng)險(xiǎn)提供理論基礎(chǔ)。
關(guān)鍵詞:結(jié)構(gòu)模型;Copula函數(shù);相依違約
1 概述
組合信用風(fēng)險(xiǎn)的度量對(duì)于信用管理來(lái)說(shuō)是一個(gè)重要的問(wèn)題。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,企業(yè)間的相關(guān)聯(lián)系越來(lái)越強(qiáng),將企業(yè)的相關(guān)性納入度量模型是現(xiàn)今需要解決的問(wèn)題企業(yè)之間。企業(yè)之間存在著各種各樣的關(guān)系,不同的經(jīng)濟(jì)關(guān)系可能會(huì)導(dǎo)致財(cái)務(wù)危機(jī)從一個(gè)企業(yè)向其他企業(yè)擴(kuò)散,造成違約傳染效應(yīng)。如果企業(yè)間的依賴性較小,對(duì)整個(gè)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)影響也較小,反之,如果企業(yè)間有較強(qiáng)的依賴關(guān)系,那么這個(gè)企業(yè)的違約有可能對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的損失造成很大的影響,即一損即損。公司間存在的各種相關(guān)關(guān)系都可能會(huì)引起違約風(fēng)險(xiǎn)的傳染,如交叉持股、連環(huán)擔(dān)保及借貸關(guān)系等。一家公司違約的變化使得市場(chǎng)對(duì)這些關(guān)聯(lián)公司的違約風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行重新評(píng)估。為避免這樣的骨牌連鎖效應(yīng)的出現(xiàn)及保證金融市場(chǎng)的穩(wěn)定,需要考慮公司間的違約相關(guān)性。近幾年中,Copula在金融風(fēng)險(xiǎn)研究中已有了很大的發(fā)展及應(yīng)用。在研究組合違約行為的非對(duì)稱、非線性的相關(guān)關(guān)系上,主要是以Copula 函數(shù)理論為基礎(chǔ)的相關(guān)性度量提供了更廣泛的技術(shù)。關(guān)于組合違約相關(guān)性的研究,主要以企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)度量理論為基礎(chǔ),從不同角度研究組合信用資產(chǎn)之間的相關(guān)性結(jié)構(gòu),從而為全面認(rèn)識(shí)組合信用風(fēng)險(xiǎn)和管理風(fēng)險(xiǎn)提供理論基礎(chǔ)。
2 Copula函數(shù)介紹
2.1 Copula函數(shù)基本理論
定義(Nelsen 1998)n維函數(shù)C:In=[0,1]n→[0,1]=I滿足如下條件:
由定義可知,Copula函數(shù)是一個(gè)多變量的均勻分布,它把多元隨機(jī)變量的聯(lián)合分布與其一維的邊際分布聯(lián)系起來(lái),通常被稱為連接函數(shù)。
2.2 Copula的選擇方法
在實(shí)際問(wèn)題研究中,不同的Copula函數(shù)可能會(huì)導(dǎo)致不同的分析結(jié)果。那什么樣的Copula函數(shù)會(huì)更好地解決問(wèn)題、更好地描述變量間的相關(guān)結(jié)果?這是我們所面臨的一個(gè)重要問(wèn)題。下面簡(jiǎn)單介紹一些常用的Copula函數(shù)選擇方法:
(1)解析方法:K-S檢驗(yàn)法、?字2擬合優(yōu)度檢驗(yàn)法及其變形
K-S檢驗(yàn)是對(duì)一維分布函數(shù)進(jìn)行的檢驗(yàn),如果要想用K-S方法對(duì)二維分布或更高維分布函數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn),則首先將二維分布或更高維分布函數(shù)通過(guò)降低維數(shù)才能實(shí)現(xiàn)。降維之后,二維分布的部分信息就會(huì)遺漏,不利于二維分布的選擇。針對(duì)此缺點(diǎn),為了避免因降維而造成信息的遺漏,充分利用信息,文章直接介紹對(duì)二維分布擬合的方法。
(?字2擬合優(yōu)度檢驗(yàn)法)設(shè)(U,V)為隨機(jī)變量且邊際分布均為[0,1]上的均勻分布,其聯(lián)合分布函數(shù)為Copula函數(shù)C(u,v,?茲),(uk,vk)(k=1,2,...,n)為樣本觀測(cè)值,將[0,1]2均勻分割成m×m個(gè)單元格G(i,j)(i,j=1,2,...,m),記落入單元格G(i,j)內(nèi)的實(shí)際頻數(shù)為Aij,落入單元格G(i,j)內(nèi)的理論頻數(shù)為Bij,則在零假設(shè)成立時(shí)H0:(U,V)~C(u,v,?茲),統(tǒng)計(jì)量
漸進(jìn)服從自由度為m2-1的?字2分布。對(duì)檢驗(yàn)水平?琢,當(dāng)M>?字2?琢(m2-1)時(shí)拒絕零假設(shè)。
(2)基于相關(guān)性度量對(duì)Copula函數(shù)選擇:基于秩相關(guān)系數(shù),基于尾相關(guān)系數(shù)
秩相關(guān)系數(shù)Kendall ?子
?子的定義為:
其中,(X1,Y1)與(X2,Y2)獨(dú)立同分布,與(X,Y)同分布。
基于{(xi,yi)}1?燮i?燮n((xi,yi)為樣本空間第i次觀測(cè)值)的?子的估計(jì)值為:
若(X1-X2)(Y1-Y2)>0則稱(X1,Y1)和(X2,Y2)是協(xié)同的,即表明X的變化和Y的變化協(xié)同;反之,若(X1-X2)(Y1-Y2)<0則稱(X1,Y1)和(X2,Y2)的變化是不協(xié)同的,即表明X的變化和Y的變化是不協(xié)同的。
秩相關(guān)系數(shù)Spearman ?籽
設(shè)(X1,Y1)(X2,Y2)(X3,Y3)是相互獨(dú)立并且與(X,Y)具有相同分布的二維隨機(jī)向量,定義X與Y的Spearman秩相關(guān)系數(shù)如下:
(3)選擇原則:
基于?字2擬合優(yōu)度檢驗(yàn)法得到的統(tǒng)計(jì)量M值越小越說(shuō)明Copula對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)的擬合程度就越高,主要兩條選擇原則:一是Copula函數(shù)要通過(guò)擬合檢驗(yàn);二是在通過(guò)檢驗(yàn)的Copula函數(shù)中選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值最小的Copula函數(shù)。
3 結(jié)構(gòu)化模型中引入Copula函數(shù)
結(jié)構(gòu)化模型首次是由Merton提出的,它的信息集是建立在可連續(xù)觀察的公司價(jià)值和負(fù)債上,當(dāng)公司價(jià)值小于負(fù)債時(shí),則違約發(fā)生。Merton模型中違約只發(fā)生在債券到期時(shí),但是實(shí)際表明債券到期前的任何時(shí)期違約都有可能發(fā)生。為更符合現(xiàn)實(shí)情況,Black-Cox將首達(dá)時(shí)間模型引入到隨機(jī)違約事件中,考慮了違約時(shí)間的隨機(jī)性。
下面我們具體介紹在結(jié)構(gòu)模型中引入Copula函數(shù)的過(guò)程:
3.1單個(gè)企業(yè)的違約隨機(jī)模型的建立
(1)違約時(shí)間?子
在結(jié)構(gòu)化模型建模中,我們把違約發(fā)生的時(shí)間稱為違約時(shí)間。違約時(shí)間是結(jié)構(gòu)化模型建模的基礎(chǔ)。根據(jù)違約定義,違約時(shí)間?子的分布是由遵循擴(kuò)散過(guò)程的公司價(jià)值V首次到達(dá)違約閾值 的時(shí)間決定的:
其中,t為初始時(shí)點(diǎn),T為債務(wù)到期日。
(2)違約概率
在結(jié)構(gòu)化模型中,稱在風(fēng)險(xiǎn)中性條件下[t,T]上發(fā)生違約的概率為違約概率,表示為:
當(dāng)Bs為固定值時(shí),記公司資產(chǎn)價(jià)值在[t,T]上的最低點(diǎn)為:
則公司在[t,T]內(nèi)發(fā)生違約的概率可以表示為:
因此根據(jù)期權(quán)定價(jià)公式可進(jìn)一步得出違約概率為:
3.2違約相關(guān)的分析
考察n個(gè)公司的信用組合,t時(shí)刻的違約概率為DPi(t)=P(Vi(t)
在市場(chǎng)中,我們假設(shè)關(guān)于公司違約特征的信息是完全的,公共信息用濾波gt來(lái)描述,我們可以寫出在公共債券市場(chǎng)下的條件違約聯(lián)合概率:
設(shè)n個(gè)資產(chǎn)服從相關(guān)系數(shù)矩陣為R的聯(lián)合正態(tài)分布,則聯(lián)合違約概率的分布函數(shù)為:
即聯(lián)合違約概率是邊緣違約分布的函數(shù)。用Copula函數(shù)表示為:
參考文獻(xiàn)
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