債券信用風險計量模型

『壹』 商業銀行的信用風險

1、信用風險涵義：

信用風險是指由於信用活動中存在的不確定性而導致銀行遭受損失的可能性，確切地說，是所有因客戶違約而引起的風險。

比如資產業務中借款人無法償還債務引起的資產質量惡化；負債業務中的存款人大量提取現款形成擠兌等等。

2、形成原因：

信用風險是借款人因各種原因未能及時、足額償還債務或銀行貸款而違約的可能性。

發生違約時，債權人或銀行必將因為未能得到預期的收益而承擔財務上的損失。

信用風險是由兩方面的原因造成的。

（1）經濟運行的周期性：

在處於經濟擴張期時，信用風險降低，因為較強的贏利能力使總體違約率降低。在處於經濟緊縮期時，信用風險增加，因為贏利情況總體惡化，借款人因各種原因不能及時足額還款的可能性增加。

（2）對於公司經營有影響的特殊事件的發生：

這種特殊事件發生與經濟運行周期無關，並且與公司經營有重要的影響。例如：當人們知道石棉對人類健康有影響的的事實時，所發生的產品的責任訴訟讓一個著名的在石棉行業中處於領頭羊位置的公司破產並無法償還其債務。

(1)債券信用風險計量模型擴展閱讀：

1、信用風險有四個主要特徵：

（1）不對稱性：預期收益和預期損失不對稱，當某一主體承受一定的信用風險時，該主體的預期收益和預期損失是不對稱的。

（2）累積性：信用風險的累積性是指信用風險具有不斷累積、惡性循環、連鎖反應、超過一定的臨界點會突然爆發而引起金融危機的特點。

（3）非系統性：與市場風險相比，信用風險觀察數據少且不易獲取，因此具有明顯的非系統性風險特徵。

（4）內源性：信用風險不是完全有客觀因素驅動的，而是帶有主觀性的特點，並且無法用客觀數據和事實證實。

2、信用風險的特點：

（1）風險的潛在性。很多逃廢銀行債務的企業，明知還不起也要借，例如，許多國有企業決定從銀行借款時就沒有打算要償還。據調查，目前國有企業平均資產負債率高達80%左右，其中有70%以上是銀行貸款。這種高負債造成了企業的低效益，潛在的風險也就與日俱增。

（2）風險的長期性。觀念的轉變是一個長期的、潛移默化的過程，尤其在當前中國從計劃經濟向市場經濟轉變的這一過程將是長久的陣痛。切實培養銀行與企業之間的「契約」規則，建立有效的信用體系，需要幾代人付出努力。

（3）風險的破壞性。思想道德敗壞了，事態就會越變越糟。不良資產形成以後，如果企業本著合作的態度，雙方的損失將會減少到最低限度；但許多企業在此情況下，往往會選擇不聞不問、能躲則躲的方式，使銀行耗費大量的人力、物力、財力，也不能彌補所受的損失。

（4）控制的艱巨性。當前銀行的不良資產處理措施，都具滯後性，這與銀行不良資產的界定有關，同時還與銀行信貸風險預測機制、轉移機制、控制機制沒有完全統一有關。不良資產出現後再採取種種補救措施，結果往往於事無補。

『貳』 Creditmetrics模型的基本思想

1、信用風險取決於債務人的信用狀況，而企業的信用狀況由被評定的信用等示。因此，信用計量模型認為信用風險可以說直接源自企業信用等級的變化，並假定信用評級體系是有效的，即企業投資失敗、利潤下降、融資渠道枯竭等信用事件對其還款履約能力的影響都能及時恰當地通過其信用等級的變化而表現出來。信用計量模型的基本方法就是信用等級變化分析。轉換矩陣（Transition Matrix一般由信用評級公司提供），即所有不同信用等級的信用工具在一定期限內變化（轉換）到其他信用等級或維持原級別的概率矩陣，成為該模型重要的輸入數據。
2、信用工具（包括債券和貸款等）的市場價值取決於債務發行企業的信用等級，即不同信用等級的信用工具有不同的市場價值，因此，信用等級的變化會帶來信用工具價值的相應變化。根據轉換矩陣所提供的信用工具信用等級變化的概率分布，同時根據不同信用等級下給定的貼現率就可以計算出該信用工具在各信用等級上的市場價值（價格），從而得到該信用工具市場價值在不同信用風險狀態下的概率分布。這樣就達到了用傳統的期望和標准差來衡量資產信用風險的目的，也可以在確定的置信水平上找到該信用資產的信用值，從而將Var的方法引入到信用風險管理中來。
3、信用計量模型的一個基本特點就是從資產組合而並不是單一資產的角度來看待信用風險。根據馬柯威茨資產組合管理理論，多樣化的組合投資具有降低非系統性風險的作用，信用風險很大程度上是一種非系統性風險，因此，在很大程度上能被多樣性的組合投資所降低。另一方面，由於經濟體系中共同的因素（系統性因素）的作用，不同信用工具的信用狀況之間存在相互聯系，由此而產生的系統性風險是不能被分散掉的。這種相互聯系由其市場價值變化的相關系數（這種相關系數矩陣一般也由信用評級公司提供）表示。由單一的信用工具市場價值的概率分布推導出整個投資組合的市場價值的概率分布可以採取馬柯威茨資產組合管理分析法。
4、由於信用計量模型將單一的信用工具放入資產組合中衡量其對整個組合風險狀況的作用，而不是孤立地衡量某一信用工具自身的風險，因而，該模型使用了信用工具邊際風險貢獻這樣的概念來反映單一信用工具對整個組合風險狀況的作用。邊際風險貢獻是指在組合中因增加某一信用工具的一定持有量而增加的整個組合的風險（以組合的標准差表示）。通過對比組合中各信用工具的邊際風險貢獻，進而分析每種信用工具的信用等級、與其他資產的相關系數以及其風險暴露程度等各方面因素，可以很清楚地看出各種信用工具在整個組合的信用風險中的作用，最終為投資者的信貸決策提供科學的量化依據。

『叄』 KPMG風險中性定價模型如何計算債券違約率。

設P為該債券1年內的非違約概率，根據KPMG風險中性定價模型有，k=16.7%;回收率=0;i=5%

P(1+16.7%)+(1-P)(1+16.7%)x0=1+5% 可求得P=89.97%，即其違約概率為1-89.97%=10.03%

『肆』 信用風險管理的現代信用風險管理的特點

一、信用風險管理的量化困難。
信用風險管理存在難以量化分析和衡量的問題。相對於數據充分、數理統計模型運用較多的市場風險管理而言，傳統信用風險管理表現出缺乏科學的定量分析的手段而更多地倚重定性分析和管理者主觀經驗和判斷的藝術性的管理模式。信用風險定量分析和模型化管理困難的主要原因在於兩個方面：一是數據匱乏，二是難以檢驗模型的有效性。數據匱乏的原因，主要是信息不對稱、不採取IT市原則計量每日損益、持有期限長、違約事件發生少等。模型檢驗的困難很大程度上也是由於信用產品持有期限長、數據有限等原因。近些年，在市場風險量化模型技術和信用衍生產品市場的發展的推動下，以Creditmetrics、KMV、Creditrisk+為代表的信用風險量化和模型管理的研究和應用獲得了相當大的發展，信用風險管理決策的科學性不斷增強，這已成為現代信用風險管理的重要特徵之一。
二、信用風險管理實踐中存在「信用悖論」現象。
這種「信用悖論」是指，一方面，風險管理理論要求銀行在管理信用風險時應遵循投資分散化和多樣化原則，防止授信集中化，尤其是在傳統的信用風險管理模型中缺乏有效對沖信用風險的手段的情況下，分散化更是重要的、應該遵循的原則；另一方面，實踐中的銀行信貸業務往往顯示出該原則很難得到很好的貫徹執行，許多銀行的貸款業務分散程度不高。造成這種信用悖論的主要原因在於以下幾個方面：一是對於大多數沒有信用評級的中小企業而言，銀行對其信用狀況的了解主要來源於長期發展的業務關系，這種信息獲取方式使得銀行比較偏向將貸款集中於有限的老客戶企業；二是有些銀行在其市場營銷戰略中將貸款對象集中於自己比較了解和擅長的某一領域或某一行業：三是貸款分散化使得貸款業務小型化，不利於銀行在貸款業務上獲取規模效益：四是有時市場的投資機會也會迫使銀行將貸款投向有限的部門或地區。
三、信用風險的定價困難。
信用風險的定價困難主要是因為信用風險屬於非系統性風險，而非系統風險理論上是可以通過充分多樣化的投資完全分散，因此基於馬柯威茨資產組合理論而建立的資本資產定價模型(CAPM) 和基於組合套利原理而建立的套利資產定價模型都只對系統性風險因素，如利率風險、匯率風險、通貨膨脹風險等進行了定價，而沒有對信用風險因素進行定價。這些模型認為，非系統性風險是可以通過多樣化投資分散的，理性、有效的市場不應該對這些非系統性因素給予回報，信用風險因而沒有在這些資產定價模型中體現出來。
對於任何風險的定價，首先都是以對風險的准確衡量為前提條件的。由於前述的一些原因，信用風險的衡量非常困難。國際市場上由J.P.摩根公司等機構所開發的信用風險計量模型，如Creditmetrics、CreditRlsk+、KMV模型等，其有效性、可靠性仍有爭議。因此，從總體上來說，對信用風險仍缺乏有效的計量手段。
四、對於企業間交易信用風險的把控難。
80%的經營失敗企業都呈現出延遲付款或付款波動現象，而且付款信息具有時效性，其它財務信息則陳舊滯後，因此付款信息具有獨特預測性作用。為獲得及時且真實的付款信息，企業可以加入第三方的付款信息交流平台，從而快速分享並獲得具有高度預測性的付款信息。目前國際上提供該項服務的主要有鄧白氏付款信息交流計劃(DunTrade)等，該項目已覆蓋全球45個國家及地區，每日更新的應收賬款信息超過150萬條，擁有超過600萬家企業的付款信息。可以通過免費的數據交換，及時發現潛在風險客戶，提升應收賬款回款水平，改善現金流。
信用衍生產品的發展還處於起步階段，整個金融系統中純粹信用風險交易並不多見，因而市場不能提供全面、可靠的信用風險定價依據。
對不同類型同期限的金融工具，如國債、企業債券等到期收益率的對比分析，盡管能為信用風險回報和定價提供一定參考，但主要局限於大類信用風險的分析，難以細化到具體的信用工具。

『伍』 關於投資債券的書

<<債券市場分析與策略>> 法博齊的 權威著作
提供債券定價分析技術和利率變化時債券風險的量化分析方法，並為實現客戶目標提供投資組合策略。
第1章 導論 第2章 債券定價 第3章 債券收益率的衡量 第4章 債券價格的波動性 第5章 影響債券收益率和利率期限結構的因素 第6章 國債與政府機構證券 第7章 公司債務工具 第8章 市政債券 第9章 非美國債券 第10章 住房抵押貸款 第11章 政府機構抵押轉手證券 第12章 政府機構抵押擔保證券和剝離式抵押貸款支持證券 第13章 非政府機構住房抵押貸款支持證券 第14章 商業不動產抵押貸款和商業不動產抵押貸款支持證券 第15章 資產支持證券 第16章 債務抵押債券 第17章 利率模型 第18章附有嵌入式期權債券分析 第19章 住房抵押貸款支持證券分析 第20章 可轉換債券分析 第21章 公司債券信用分析 第22章 信用風險模型 第23章 積極的債券組合管理策略 第24章 指數化策略 第25章 負債融資策略 第26章 債券投資業績的衡量和評估 第27章 利率期貨合約 第28章 利率期權 第29章 利率互換、利率上限和下限 第30章 信用衍生工具

『陸』 信用風險度量模型的對現代信用風險度量模型的分析評價

該模型的優點是：KMV模型是一個動態模型，將借款公司的股價信息轉換成信用信息，對借款公司質量的變化比較敏感，同時市場信息也被反映在模型當中，具有一定的前瞻性，模型的預測能力較強。
KMV模型在實際運用中存在的不足是：一是著重於違約預測，忽視了企業信用等級的變化，只適於評估與企業資產價值直接聯系的信貸資產(基本上只是貸款)的風險；二是該模型適用於上市公司的信用風險評估，由於我國的股市並不是一個有效的市場，上市公司的股票價格常常背離公司的實際價值，企業資產價值特別是國有企業的資產價值並不能夠完全反映到股票市值中，從而影響了模型預測的精確性。但是，該模型可以運用到對跨國集團信貸資產的風險管理上，跨國企業的信貸資產很大部分以其母公司為擔保人，而其母公司所在國家的股票市場是比較成熟有效的；三是模型基於資產價值服從正態分布的假設和實際不相符，模型不能夠對長期債務的不同類型進行分辨。 該模型具有兩個優點：一是該模型屬於MTM(market to market)模型，並據此計算信用風險的VaR值，這與國有商業銀行的經營理念基本吻合；二是該模型首次將組合管理理念引入信用風險管理領域，適用於商業信用、債券、貸款、貸款承諾、信用證、以及市場工具(互換、遠期等)等信貸資產組合的風險計量。
該模型的局限在於：
一是該模型對信用風險的評判很大程度上依賴於借款人的信用等級的變化，在我國現有的信用環境下，出現大量損失的概率可能較高。
二是模型假設信用等級轉移概率是一個穩定的馬爾可夫過程，而實際中信用等級轉移與過去的轉移結果之間有很高的相關性。
三是該模型假設無風險利率是事先決定的，我國債券市場尚不發達，還沒有形成合理的基礎利率，而基礎利率是計算貸款現值的重要因素。
四是在我國目前還沒有比較客觀、權威的信用評級公司，沒有現成的企業信用等級轉換概率和不同信用等級企業違約回收率數據資料。在商業銀行歷史貸款資料庫中，某一信用級別的企業在不同時期轉換成另一信用級別的概率可能是不相同的，某一信用級別的企業在各個時期違約回收率的均值可能也是不同的。這些不同時期的轉換概率和企業違約回收率均值就構成了混沌時間序列。如果假設經濟的宏觀因素沒有大的波動，就可以利用構成的混沌時間序列來預測短期未來的信用等級轉換概率矩陣和企業違約回收率均值。有了這些數據，國有商業銀行就可以應用信用度量術模型量化和管理信用風險。
五是該模型在實際運用中需要能夠做好信用等級評估工作的高素質的工作人員，另外由於該模型採用了蒙特卡羅模擬，運算量較大，以國有商業銀行現有的電腦網路系統，每次計算VAR值都需要幾個小時甚至十幾個小時，這樣的速度有時可能無法滿足業務發展的需要。 該模型的主要優勢：比較容易利用死亡率表來計算單個債券和債券組合的預期損失及其波動率，特別是計算債券組合很方便；死亡模型是從大量樣本中統計出來的一個模型，所以採用的參數比較少。該模型主要劣勢：沒有考慮不同債券的相關性對計算結果的影響；沒有考慮宏觀經濟環境對死亡率的影響，因而需要時時更新死亡率表；數據更新和計算量很大；不能處理非線性產品，如期權、外幣掉期
信用度量模型的意義
信用度量模型作為新巴塞爾協議框架，其意義在於確定銀打所承擔的風險水平；對貸款等各種金融產品進行合理定價；合理配置銀行資本，抵禦各種風險。
下面以基於VaR的風險度最模型為例來說明在新巴塞爾議框架下風險度量模型的積極意義。
2001年， 巴塞爾委員會發布了旨在替代舊版巴塞爾協議的《新巴塞爾資本協議》(以下簡稱新巴塞爾協議) 。在此框架下，商業銀行面臨的風險被分為三類：信用風險、市場風險和操作風險。
VaR被運用於商業銀行風險管理始於對於市場風險的監管。傳統的市場風險管理技術可以分為靈敏性分析和波動性分析兩類，但這兩種方法在精確度、依賴性和全面性等方面存在明顯的缺陷，而正如Jorion指出的那樣，VaR方法他用規范的統計技術，全面地衡量市場風險，很好地彌補了靈敏性分析和波動性分析的缺陷，將市場風險管理技術提升到了一個新的高度 巴塞爾委員會也明確了用VaR 方法結合內部模型法來度量銀行面臨的市場風險的規定。
信用風險是商業銀行面臨的風險中最重要的一類風險，由於信用風險本身的一些特點， 運用VaR對其進行度量存在技術上的困難。但是隨著數量技術的發展，新一代金融工程學家運用新的建模技術和分析方法建立了一些暴於VaR技術的信用風險度量模型。其中比較著名的有CIBC提出的CreditVaR 系列方法和J．P.Mrgan提出的CreditMetrics。
在商業銀行皿臨的風險中,操作風險一直以來缺乏明確定義和足夠關注，在新巴塞爾協議中一項重要的修改，就是將操作風險納入風險資本的計算和監管框架。新巴塞爾協議中提供了多種可供選擇的計算操作風險資本盒的方法，其中比較復雜的損失分布法就需要運用VaR方法來確定操作風險資本。

『柒』 企業債券信用評級的目的

實現了流程嚴密、評級規范、信息共享，防控信用風險提供強大支撐。

企業債券信用評級系統的上線運行，實現了流程嚴密、評級規范、信息共享，系統將信評模型植入系統，實現了定性、定量與調整因素的有機結合，形成了全省農信社（農商行）信用評級標准與操作流程的統一規范，有效幫助各縣級行社深入了解評級體系與分析邏輯，提升信用風險防範和信用資質挖掘的科學性。

同時，系統實現了信用債在線快速評級，自動化填充數據功能大大加快了信評審批速度，評級更加准確，基層行社投資決策效率也大幅提升。

此外，系統評級數據與結果將與資金業務管理系統、授信系統實現共享，與外部評級數據進行有效連接，逐步建立起一套包括投資資料庫、行業數據分析、企業數據分析等功能在內的信用債投資管理體系，為各縣級行社更好地防控信用風險提供強大支撐，進一步提升了全省農信社（農商行）投資決策和風險管理水平。

(7)債券信用風險計量模型擴展閱讀

為確保信用評價指標體系的客觀公正、科學規范，2018年度評價指標分為信用行為指標、業務能力指標、專家及機構評價指標三個板塊，部分評分內容在以往年度基礎上進行優化調整，具體評價指標及評價方案由中央結算公司和交易商協會通過「信用中國」網站進行發布。

某國有銀行金融市場研究部人士表示，今年以來，我國債券市場信用事件頻發，AA級乃至AAA級信用債出現違約，這說明當前債券評級普遍虛高。未來隨著評級業務的規范，評級泡沫虛高的現象有望改善。

『捌』 信用分析的現代信用分析方法

20世紀80年代以來，受債務危機的影響，各國銀行普遍重視對信用風險的管理和防範，工程化的思維和技術逐漸被運用於信用風險管理的領域，產生了一系列成功的信用風險量化管理模型。現代信用風險的計量模型按其計量的風險層次分為三種類型：一是單個交易對手或發行人的計量模型，二是資產組合層次的計量模型，三是衍生工具的計量模型。
交易對手或發行人層次的計量模型
（一）基於期權定價技術的風險計量模型。
Merton發現銀行以折現方式發放一筆面值為d的貸款所得到的支付和賣出一份執行價格d的看跌期權所得到的支付相等。因此有風險貸款的價值就相當於一個面值為d 的無違約風險貸款的價值加上一個空頭賣權。貸款的賣權價值取決於5個變數，即企業資產的市場價值、企業資產的市場價值的波動性、貼現貸款的面值、貸款的剩餘期限以及無風險利率。
基於企業的市場價值和其波動性的不可觀測性，1995 年美國KMV公司開發了KMV模型，該模型又稱為預期違約概率模型( expected default frequency，簡稱edf )，模型使用企業股權的市場價值和資產的市場價值之間的結構性關系來計算企業資產的市場價值；使用企業資產的波動性和企業股權的波動性之間的結構關系來計算企業資產的波動性，同時統計在一定標准差水平上的公司在一年內破產的比例，以此來衡量具有同樣標准差的公司的違約概率。
該模型是實際中應用最為廣泛的信用風險模型之一。該模型理論依據在很多方面與Black-Scholes (1973)，Merton(1974)以及Hull和White（1995）的期權定價方法相似。其基本思想是，當公司的價值下降至一定水平時，企業就會對其債務違約。根據有關分析，KMV發現違約最頻繁的分界點在公司價值等於流動負債±長期負債的50%時。有了公司在未來時刻的預期價值及此時的違約點，就可以確定公司價值下降百分之多少時即達到違約點。要達到違約點資產價值須下降的百分比對資產價值標准差的倍數稱為違約距離。違約距離=（資產的預期價值－違約點）/資產的預期價值×資產值的波動性。該方法具有比較充分的理論基礎，特別適用於上市公司信用風險。
KMV模型的優點在於其將違約與公司特徵而不是公司的初始信用等級聯系在一起，使其對債務人質量的變化更加敏感；同時，它通過股票價格來測算上市公司的預期違約概率，因而市場信息也能被反映在模型當中，使其具有一定的前瞻性，模型的預測能力較強；並且，由於該模型使用的變數都是市場驅動的，表現出更大的時變性，因此持有期的選擇比信用度量術模型更加靈活。
（二）基於風險價值var的信用度量模型。
var是指在正常的市場條件和給定的置信水平上，用於評估和計量金融資產在一定時期內可能遭受的最大價值損失。在計算金融工具的市場風險的var時，關鍵的輸入變數是金融資產目前的市場價格和波動性。由於貸款缺乏流動性， 因此貸款的市場價值和波動性不能觀測。
JP Morgan（1997）銀行開發了信用度量制（credit metrics™） 系統，該系統解決了諸如貸款和私募等非交易性資產的估值和風險計算。該方法基於借款人的信用評級、信用轉移矩陣、違約貸款的回收率、債券市場上的信用風險價差計算出貸款的市場價值及其波動性，推斷個別貸款或組合的var，從而對貸款和非交易資產進行估價和信用風險評價。
信用度量制模型的優點在於其第一次將信用等級轉移、違約率、違約回收率、違約相關性納入了一個統一的框架來度量信用風險。該模型適用於商業信用、債券、貸款、貸款承諾、信用證、以及市場工具（互換、遠期等）等信貸資產組合的風險計量。但該模型在應用中存在以下問題：違約率直接取自歷史數據平均值，但實證研究表明，違約率與宏觀經濟狀況有直接關系，並非固定不變，假定資產收益服從正態分布，但實證研究表明實際分布多呈現厚尾特徵；關於企業資產收益之間的相關度等於公司證券收益之間的相關度的假設有待驗證方法計算結果對於這一假定的敏感性很高。
（三）基於保險精算的creditrisk +系統。
Credit Suisse First Boston(CSFB，1997)銀行開發的信用風險附加（creditrisk +）系統的主導思想源於保險精算學，即損失決定於災害發生的頻率和災害發生時造成的損失或破壞程度，它不分析違約的原因，而且該模型也只針對違約風險而不涉及轉移風險，特別適於對含有大量中小規模貸款的貸款組合信用風險分析。
該方法基於這樣一些假設：貸款組合中任何單項貸款發生違約與否是隨機的；每項貸款發生違約的可能性是獨立的，因而這個方法假設貸款組合中單項貸款的違約概率分布服從Possion分布。信用風險附加模型的優點在於，它只要求有限的輸入數據，基本上只有貸款組合中各組的貸款違約率、違約率波動率和風險暴露，因此貸款損失很容易計算。
（四）以宏觀模擬為基礎建立的Creditportfolio View系統。
該信用組合觀點系統由mckinsey公司開發（Wilson，1997），它是一個違約風險的宏觀經濟模擬系統。由於商業周期因素影響違約的概率，麥肯錫公司將周期性的因素納入計量模型中，該系統在credit metrics的基礎上，對周期性因素進行了處理，將評級轉移矩陣與經濟增長率、失業率、利率、匯率、政府支出等宏觀經濟變數之間的關系方法化，並通過Monte Carlo法模擬周期性因素的「沖擊」來測定評級轉移概率的變化，分析宏觀經濟形勢變化與信用違約概率及轉移概率的關系，進而分析不同行業或部門不同信用級別的借款人的信用風險程度。
該模型的優點在於其將各種影響違約概率和信用等級變化的宏觀因素納入了自己的體系之中，並且給出了具體的損失分布，能夠刻畫回收率的不確定性和因國家風險帶來的損失；對所有的風險暴露都採用盯市法，更適用於對單個債務人和一組債務人進行信用風險度量。其主要適用於對對宏觀經濟因素變化敏感的投機級債務人的信用風險度量。
資產組合層次的計量模型
現代資產組合理論（MPT）表明適當地利用資產之間的相關關系可以有效地降低風險並改善資產組合的風險－收益狀況。然而流動性很差的貸款和債券組合存在著收益的非正態性、收益和相關系數的不可觀測性等問題，這使得資產組合理論不能簡單地運用這些組合中去。收益的非正態性使得基於兩矩（均值和方差） 而構建的資產組合理論只有增加偏度和峰度兩矩才能較好地進行描述。歷史價格和交易數據的缺乏造成了使用歷史的時間序列數據計算收益率、方差以及收益之間的協方差和相關系數變得極為困難。資產組合層次的信用風險計量模型正是通過克服這些問題而發展起來的。這類模型大體上可以分為兩大類：一類是尋求計算證券組合的全部風險－收益的交替關系，如KMV的資產組合管理模型；另一類是集中風險維度和組合的var計算，如Creditmetrics資產組合模型。
衍生工具的信用風險計量模型
衍生工具可以可分為利率衍生工具和信用衍生工具。前者按其風險－收益特性可以分為對稱性衍生工具，主要是指遠期、期貨和互換，而期權屬於非對稱性衍生工具，其風險－收益特徵表現出典型的非線性。而後者主要通過採用分解和組合技術改變資產的整體風險特徵，如信用互換、信用期權以及信用遠期等。
衍生工具的信用風險與表內業務存在許多區別。首先，合約的無違約價值對交易對手而言必須為負值；其次，交易對手一定處於財務困境之中；再次，在任一違約概率水平上，衍生工具結算一般採取軋差方式，其違約遭受的損失往往低於同等金額的貸款違約的損失；最後，銀行和其他金融機構都是用其它許多機制來降低違約的概率和損失。鑒於此，研究者相繼提出許多計量模型，但主要集中在互換和期權兩類衍生工具上。
信用衍生產品的定價是信用風險管理研究領域的難點問題。目前，學術界和實務界主要有三類定價信用衍生產品的方法：基於保險理論的定價，基於復制技術的定價和基於隨機模型的定價。在基於保險理論的定價方法中，保險公司承擔了投保人的信用風險，因而必須得到一定的保險費作為補償。這種定價方法是一種基於保險公司歷史違約資料庫的統計方法，應用范圍很窄，只能對存在歷史違約數據的信用衍生產品提供保險。而基於復制技術的定價需要逐一確定投資組合中所有頭寸的價值，對於結構復雜的信用衍生產品來說，這種技術很難實現。基於隨機模型的定價是現在的主流方向，其中強度模型和混合模型的應用十分廣泛。