Jenny2021-05-13 13:57:03

同学你好，大致是对的，完整的解释参考下方解释：
通常，CVA的计算会用到历史参数（例如历史波动率和违约概率）。事实上，这些历史参数并不一定能够反映未来的真实情况，所以更为理想的参数应该是市场隐含参数（Market-implied Parameters）。市场隐含参数是利用当前市场的信息（比如金融产品价格）倒推得到的，能够反映当前的金融市场特征。
比如，在违约概率建模时，根据之前的历史违约数据得出的违约概率是历史违约概率。另一种方法是通过市场价格，并利用定价模型等反推违约概率（比如莫顿模型中就是利用股票价格倒推公司的违约概率），这个方法计算出的违约概率就叫做市场隐含违约概率，它也是风险中性的PD，包括债券法得到的PD。
但是并不是所有的参数都可以通过市场信息获得市场隐含参数，例如相关系数指标便很难通过市场数据直接得到，所以数据是不全的。
此外，市场隐含违约概率的使用也存在一些争议。当我们通过模型（例如莫顿模型），找到市场隐含违约概率，发现其与真实世界的违约概率存在一定的差异（通过信用风险管理的学习，风险中性违约概率通常是是高于真实违约概率的），这是很多模型无法解决的问题。事实上，由于参数（不管是历史参数还是市场隐含参数）的精确度不够，CVA在金融机构间推行时也受到了很大的质疑。