本文主要研究多债券组合的信用风险计算问题,模型框架采用credit metrics框架。模型整体分为三部分:第一部分是依据历史公司债券评级数据进行信用转移矩阵估计,第二部分是各个债券之间的相关性模型,第三部分基于相关性与转移矩阵运用蒙特卡罗模拟方法估计债券投资组合的信用风险。第一部分中,由于债券信用风险往往与宏观经济周期紧密相连,文章在时间齐次马尔可夫过程中加入偏移量去捕捉不同年份之间的差异。第二部分中采用股票价值代替公司资产价值,对债券相关性使用t-copula函数进行相关性建模。由于实际资产组合中较多的停牌数据会影响估计效果,本文采用EM算法进行包含缺失数据的参数估计。第三部分中依据估计得到的copula函数使用蒙特卡罗模拟的方法模拟产生下一期资产价值的变动,并且根据转移矩阵得到投资组合的信用损失,使用var与cvar评估信用风险。