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KMV模型应用指南 想要掌握KMV模型吗?来,一步步教你如何操作! KMV模型,以BSM期权定价模型为基石,通过股票价格来估算企业资产价值和波动率。 首先,收集公司的财报信息和公开资料,这些是分析的关键。 ᦎ姝,利用这些信息,通过KMV模型计算违约距离。这个距离是衡量公司违约风险的重要指标。 最后,通过违约数据库模拟测算违约概率。这样,你就能对公司的违约风险有一个清晰的认识了! ᥰ贴士:KMV模型认为公司的股权就像是一个看涨期权,而负债则是股东购买的期权。当公司资产市价高于负债账面价值时,公司就能正常还款,否则就可能发生违约。ኊ现在,你是不是对KMV模型有了更深入的了解呢?
FRM二级298天:学有所悟 在FRM二级的学习旅程中,每一天都充满了挑战和收获。今天,我想和大家分享一下我在第298天的学习心得,特别是关于信用风险的部分。 信用VaR计算的挑战 在计算信用VaR时,我遇到了两个主要问题: 难以计算一天的信用变化:通常我们关注的是一年以上的变化,而不是一天。 信用风险的偏度:损失分布通常使用对数正态分布,这意味着我们需要考虑偏度的影响。 信用风险组合模型的不同方法 信用风险组合模型有很多种,每种都有其独特的优点和适用场景: Credit Risk+:这是一种纯精算法,只关注违约事件,每个贷款的违约概率是相同的。 Credit Metrics:这个模型使用信用矩阵来预测评级转移。 Moody's KMV Portfolio Manager:这个模型计算违约距离(DD),公司价值服从正态分布。 信用组合:这种方法使用宏观经济数据来计算违约概率。 总结与展望 通过这些学习,我深刻体会到FRM二级的复杂性和多样性。每一个章节都需要深入理解和掌握,不能有丝毫松懈。虽然我在某些章节上还存在薄弱环节,但我相信,只要坚持努力,不断总结和反思,最终一定能够克服这些困难,取得理想的成绩。 在接下来的学习中,我会更加专注于信用风险的部分,尤其是计算信用VaR和各种信用风险组合模型的应用。希望我的分享能对大家有所帮助,让我们一起加油,迎接FRM二级的挑战!
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