(一)违约相关性
违约的发生主要基于以下原因：债务人自身因素，债务人所在行业或区域因素，宏观经济因素。其中，行业或区域因素将同时影响同一行业或地区所有债务人违约的可能性，而宏观经济因素将导致不同行业之间的违约相关性。因此在计量单个债务人的违约概率和违约损失率之后，还应当在组合层面计量不同债务人或不同债项之间的相关性。
(二)信用风险组合计量模型
1.CreditMetrics模型
CreditMetries模型本质上是一个VaR模型，目的是为了计算出在一定的置信水平下，一个信用资产组合在持有期限内可能发生的*5损失。通常，非交易性资产组合(如贷款以及一些私募债券)的价格不能够像交易性资产组合(如股票)的价格一样容易获得，因此，非交易性资产组合的价格波动率(标准差)也同样难以获得。CreditMetries模型的创新之处正是在于解决了计算非交易性资产组合VaR这一难题。
2.Credit Portfolio View模型
Credit Portfolio View模型直接将转移概率与宏观因素的关系模型化，然后通过不断加入宏观因素冲击来模拟转移概率的变化，得出模型中的一系列参数值。Credit Portfolio View模型可以看做是Cred—itMetrics模型的一个补充，比较适用于投机类型的借款人，因为该类借款人对宏观经济因素的变化更敏感。
3.Credit Risk+模型
Credit Risk+模型是根据针对火险的财险精算原理，对贷款组合违约率进行分析，并假设在组合中，每笔贷款只有违约和不违约两种状态。Credit Risk+模型认为，贷款组合中不
(三)信用风险组合的压力测试
压力测试用于评估资产或投资组合在极端不利的条件下可能遭受的重大损失。对于商业银行而言，进行压力测试更大的意义在通过压力测试过程促进各部门之间的交流，并了解自身风险管理所存在的问题和薄弱环节，以推动风险管理体系和制度建设。
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