Jenny2022-04-18 14:53:08

同学你好，二者思路不同，简单介绍一下两者的思路：

第一种方法是intensity approach，是对CS，即信用利差，建立随机过程(用来表示信用质量 的变化)，利用模拟技术模拟出大量的信用利差随机变化过程。然后，找到信用利差与风险敞口之前的嫁接桥梁。例如，在研究利率互换的风 险敞口时，可以选择利率作为嫁接桥梁。已知信用利差的随机过程以及它与利率 变化的相关性(可以通过历史数据观察得到)，那么就可以模拟出利率的变化情况。 一旦利率变化已知，那么就可以推出互换各个时点的价值以及对应的敞口，比如 期望正敞口(EPE) 和期望负敞口(ENE)。 只有在，在观察到违约的情况下才需要模拟风险敞口。如果模拟中发现信用利差一直处于较低水平则不会发生违约，那么也就不需要模拟风险敞口的值。最终可以得到信用利差和风险敞口之前的关系，从而对错路风险进行建模。

第二种结构法与 Copula 函数的思想类似，它通过对风险敞口和违约时点分别建模， 再映射到二元分布中，从而反映出违约时点与风险敞口之间的关系。在《信用风 险管理》的科目中，我们已经为读者介绍了很多种常见金融产品的风险敞口的建模了，对于违约时间点的建模则可以采用指数分布。这里并不是不需要建模，而是说很多产品的分布我们都研究过了，不用再重新建模，可以直接拿来用。
如果违约时点与敞口之间存在正向关系(Positive Dependency)，也就是说 较早的违约时点正好出现了较大的违约敞口，便印证了错路风险的存在。

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