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信用风险是指对方未能偿还其债务而造成金融损失的风险。而在越趋复杂的金融市场环境下,对于如何管理信用风险更好地实现投资分散化这个问题也显得日益重要。对于信用资产预期价值,CreditMetrics方法提供了很好的量化过程,但是该模型在结构和集成的各环节中,例如信用转移矩阵的选取、资产相关矩阵的估计、各等级对应的远期贴现利率的预测都存在诸多不确定性。市场环境的变化、估计方法的误差等各种因素都影响信用组合价值的预测和估算。因此可以得到不同分布的信用资产预期,本文将上述描述不确定性的各种分布进一步生成鲁棒情景,并与基于CVaR的稳健投资配置模型相结合,求解最优投资配置策略。并通过实证分析,与传统的CVaR模型进行比较以总结各模型适用范围,同时进行了灵敏度分析更有效地指导投资者关于信用资产的投资决策问题。