1 解释评级系统的关键要素
- Objectivity and Homogeneity客观性和同质性,
- 客观性要求能够产生有道理的信用风险判断
- 同质性要求可以基于用户类型,市场位置进行比较
- Specificity特定性,精准度量到违约的距离
- Measurability and Verifiability度量性和验证性, verifiability要求可以在连续的basis上进行回测
例题分析:
答案A,
B错误是因为需要在连续的basis上回测
C错误是因为描述的是客观性
D错误是因为描述的是同质性
2 描述几种预测违约方法论：experts-based，statistical-based，numerical
- experts-based approach：
- 4C：Character，Capital，Coverage，Collateral
- LAPS：Liquidity，Activity，Profitability，Structure
- CAMELS：Capital Adequacy，Asset Quality，Management，Earning，Liquidity，Sensitivity
- statistical-based approach：基于定量和定性数据统计分析
- numerical approach：使用训练的算法基于复杂的环境和缺失的信息
- neural network 神经网络，可以更新自己来适应环境
3 描述评级转换矩阵，计算PD，cumulative PD，marginal PD和annualized default rate
migration matrix：从一个级别到一个级别的概率
-
一个时间周期内的违约概率
- 几个时间周期内的违约概率
$PD^{cumulative}_{k}=\frac{几个时间周期内违约的数量汇总}{所有的发行者}$
- 时间周期t和时间周期t+k
$PD{marginal}_k=PD{cumulative}{t+k}-PD^{cumulative}{t}$
- 离散的年化违约概率Annual Default Rate
$Discrete\ ADR = 1-\sqrt[t]{1-PD^{cumulative}_t}$
- 连续的年华违约概率
$continuous\ ADR = -\frac{ln(1-PD^{cumulative}_t)}{1}$
例题分析
答案:D， 在矩阵上Ca-C维持不变的概率是38%
4 描述rating agencies对issue和issuer的评级方法论
Moodys: provide rating for issuance
Fitch: provide issuer rating for public bond
S&P: Provide rating for issuer
标普评级的8个步骤：
- 收到发行人请求
- 初步评估
- 会见管理层
- 分析
- 评级委员会投票
- 通知发行人
- 发布评级主张
- 持续观察
5 描述借款人评级和PD的关系
- higher rated issues have a lower PD，
- highest rated issues almost never default over period of 10 years
6 比较agencies rating和internal expert-based评级系统
| 比较点 | Agencies | Internal |
|---|---|---|
| 客观性 | 75%符合 | 50%符合 |
| 特异性 | 100%符合 | 75%符合 |
| 量化性 | 75%符合 | 25%符合 |
例题分析
答案:B，Agency Rating各方面都比internal rating好
7 比较预测违约的structure approach和reduced-form approach
- Structure approach,比如merton model,根据假设来分析一些变量和违约之间的关系
- Reduced-form approach,统计approach，不做假设,通过统计分析来找到和违约相关的变量,一个显著的问题就是一赖于样本来估计.可以分类成statistical(使用统计过程)和numerical-base(使用算法)
8 应用Merton模型计算PD，the distance to default并描述使用Merton模型的限制
限制:
- 标的负债结构复杂,模型会经常持续的重新矫正
- 只能用在流动性高,公开交易的公司.
- 由于使用市场变量,缺乏对完整商业周期的反应
Distance to Default违约距离
9 描述LDA（linear discriminant analysis），定义Z-score，应用LDA来区分一个样本公司的信用质量
LDA线性办判别分析是一个reduced form model.
9.1 Altman Z-score是一个LDA方法
Z cut off point用来区分有偿付能力的solvent和无偿付能力的insolvent
例题分析：
new = 1 + ln(0.9725/0.0275) =
10 描述使用logistic regression来估计PD
Logistic regression model来自于Generalized Linear Model家族, 逻辑回归的含义是“当自变量(某个变量因子)增加一个单位,因变量(违约概率)从0变为1的概率增加多少”,有3个重要元算:
- A systematic component,用来指定线性预测函数的变量
- A random component,用来识别目标变量和违约函数
- A link function,用来链接目标变量均值和系统组件
LOGIT等式:
$\pi$是违约或者不违约的概率,x是某个变量
LDA模型没有提供PD的估计，但是logistic regression提供PD估计
11 定义和解释cluster analysis和principle component analysis
Cluster analysis
是识别一组相似情况的数据集,有两种approach:
-
Hierarchical/aggregative clustering,
-
Divisive/partitioned clustering聚类
Principal component analysis
针对数据集找出不同的PCA线,然后分析这些PCA的方差,找出方差最小的一组作为合理的PCA
12 描述使用cash flow simulation模型来分配评级和PD，解释模型的限制
根据公司的财报模拟未来的现金流,然后根据模拟的现金流判断是否违约
使用这种方法最大的风险是model risk,模型只能反应现实的一个简单视角.
13 描述heuristic approach，numeric approach，artificial neural network几种对违约风险建模的方法，并定义优缺点
-
Heuristic methods,使用镜像人类决策过程的方法,采用试错的方法
-
Numerical methods,在有限的信息和复杂的环境中使用训练的算法,一个例子是神经网络(Neural Network)，神经网络最大的风险是Over Fitting
两种方法的比较
- 客观性(Objective)和同质性(Homogeneity)上都很符合
- 特定性(Specificity)上,Heuristic 50%符合,Numerical 75%符合
- 度量性(Measurability)和验证性(Verifiability)上,Heuristic 50%符合,Numerical 75%符合
14 描述在评估PD时定性信息的角色和管理
定性信息在评估违约上也很重要, 主要考虑的定性信息分为3类
- 投资,创新和技术
- 人力资源管理
- 企业内部效率评估
考题分析：
答案D，吞吐量的趋势和运营效率是定量信息
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