信用风险建模 in Python 系列 7 - ASRF 模型
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0. 信用组合可视化
信用风险 101
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阈值模型 - 校正
简介:渐进单风险因子 (asymptotic single risk-factor, ASRF) 模型是 Gordy 在 2002 年提出来的,它是一个监管模型 (regulatory model)。
巴塞尔确定最小资本要求的风险权重具备一个特性称为组合不变性 (portfolio invariance),意味着某个信贷资产,无论它在任何信贷组合中,其风险权重保持不变。理论上,风险权重的组合不变性能够限制损失超过所有资本的可能性,但必须满足两个条件:
渐进细密 (asymptotically fine-grained),就是指每一个贷款相对于总体都是微不足道的。
渐进单风险因素 (ASRF),指每一笔贷款的特质性风险,存在单源的共同冲击。
本贴就从 Vasicek 1991 提出的高斯阈值模型开始,加上若干假设条件推导出 ASRF 模型下损失率的 CDF 和 PDF,给出 Python 代码实现,最后对比 ASRF 解析解和一般高斯阈值模型蒙特卡洛数值解。
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