creditMigrationCopula模拟工作流
此示例显示了使用a的常见工作流程信用额度目标是交易对手信用评级组合。
步骤1。创建一个带有4因子模型的creditMigrationCopula对象
加载已保存的投资组合数据。
加载CreditMigrationData.mat.;
根据每种债券的投资组合头寸计算债券价格。
MigrationValues =迁移前。* numbonds;
创建一个信用额度对象与4因子模型使用信用额度。
CMC = CreditMigrationCopula（迁移值，评级，传输，......LGD，重量，'factorcorlation'，factorcorr）
cmc = creditMigrationCopula with properties: Portfolio: [250x5 table] FactorCorrelation: [4x4 double] RatingLabels: [8x1 string] TransitionMatrix: [8x8 double] VaRLevel: 0.9500 UseParallel: 0
步骤2.将varlevel设置为99％。
设定VarLevel财产信用额度对象99％（默认值为95％）。
cmc。var.Level = 0.99;
步骤3.显示投资组合属性获取关于迁移值、评级、lgd和权重的信息。
显示投资组合属性包含有关迁移值，额定值，LGDS和权重的信息。迁移值中的列与额定值相同，最后一列中的默认评级。
头(cmc.Portfolio)
ans =8×5表ID MigrationValues评级乐金显示器的重量 __ _______________ ______ ______ ___________________________________ 1[1×8双]“A”0.6509 0 0 0 0.5 0.5 - 2[1×8双]" BBB " 0.8283 0 0 0 0.45 0.55 3[1×8双]“AA”0.6041 0 0 0 0.3 0.7 4[1×8双]“BB”0.6509 0 0 0 0.45 0.55 5[1×8双]" BBB " 0.4966 0 0 0 0.25 0.75 6[1×8双]" BB " 0.8283 0 00 0.65 0.35 7 [1x8 double]“BB”0.6041 0 0 0 0.65 0.35 8 [1x8 double]“BB”0.4873 0.5 0 0 0 0 0.5
步骤4.显示交易对手的迁移值。
例如，您可以显示第一个交易对手的迁移值。请注意，默认值高于某些非默认额定值。这是因为对违约评级迁移值是由回收率在模拟过程中相乘得到事件的资产的价值的参考值（例如，面值，在额定电流前值，或其他）默认值。回收率是1-LGD.当。。。的时候LGD.输入到信用额度是一个常数LGD.价值（备LGD.输入有一列)。时，恢复速率是一个随机量LGD.输入到信用额度被指定为β发行版的平均值和标准偏差（LGD.输入有两列）。
栏(cmc.Portfolio.MigrationValues (1:)) xticklabels (cmc.RatingLabels)标题('第一家公司的迁移价值'）
步骤5.运行模拟。
使用模拟函数模拟100,000场景。
cmc =模拟(cmc, 1 e5)
cmc = creditMigrationCopula with properties: Portfolio: [250x5 table] FactorCorrelation: [4x4 double] RatingLabels: [8x1 string] TransitionMatrix: [8x8 double] VaRLevel: 0.9900 UseParallel: 0 Portfolio values: [1x100000 double]
步骤6.为投资组合风险生成报告。
使用portfoliorisk.功能，以获取报告的风险措施和置信区间el那STD.那var.,CVaR。
[portRisk, RiskConfidenceInterval] = portfolioRisk (cmc)
Portrack =.1×4表EL STD VAR CVAR ______ _____ ___________ 4515.9 12963 57176 83975
RiskConfidenceInterval =1×4表EL标准的VaR CVaR的________________ ______________ ______________ ______________ 4435.6 4596.3 12907 13021 55739 58541 82137 85812
步骤7。可视化分布。
查看投资组合价值的柱状图。
图H =直方图（CMC.Portfoliovalues，125）;标题（“投资组合价值的分布”）;
步骤8。如果所有交易对手保持当前信用评级，则覆盖该值。
覆盖portfolio对象的值（cmc）如果所有的交易对手都保持其当前的信用评级。
CurrentRatingValue = portRisk。el+ mean(cmc.PortfolioValues); hold在情节([CurrentRatingValue CurrentRatingValue],[0马克斯(h.Values)],'行宽'，2）;网格在
第9步。生成风险贡献报告。
使用riskContribution函数显示风险贡献。风险的贡献,el和CVaR,是附加的。如果你把这两个指标中的每一个都加起来，你就得到了整个投资组合的报告值portfoliorisk.表格
RC =风险协调（CMC）;DISP（RC（1:10，:)）
ID EL标准的VaR CVaR的__ ______ ______ 1 15.521 41.153 238.72 279.18 2 8.49 18.838 92.074 122.19 3 6.0937 20.069 113.22 181.53 4 6.6964 55.885 272.23 313.25 5 23.583 73.905 360.32 573.39 6 10.722 114.97 445.94 728.38 7 1.8393 84.754 262.32 490.39 8 11.711 39.768 175.84 253.299 2.2154 4.4038 22.797 31.039 10 1.7453 2.5545 9.8801 17.603
第10步。用t copula模拟风险暴露。
用A.T.10自由度的Copula，用模拟带有可选输入参数的函数。将结果保存到一个新的信用额度目的 （CMCT.）。
cmct =模拟(cmc, 1 e5,连系动词的那'T'那'自由程度'，10）
CMCT = creditMigrationCopula与属性：组合：[250x5表] FactorCorrelation：[4×4双] RatingLabels：[8X1字符串] TransitionMatrix：[8×8双] VaRLevel：0.9900 UseParallel：0 PortfolioValues：[1x100000双]
步骤11。生成一份投资组合风险报告。
使用portfoliorisk.功能，以获取报告的风险措施和置信区间el那STD.那var.,CVaR。
[portRisk2, RiskConfidenceInterval2] = portfolioRisk (cmct)
portRisk2 =1×4表el std var cvar ____ _____ _____ __________ 4544 17034 72270 1.2391E + 05
Riskconfiencesinterval2 =1×4表EL标准的VaR CVaR的________________ ______________ ______________ ________________________ 4438.5 4649.6 16960 17109 69769 75382 1.1991e + 05 1.2791e + 05
步骤12。把t copula的分布形象化。
查看投资组合价值的柱状图。
图H =直方图（CMCT.Portfoliovalues，125）;标题（“t Copula下的投资组合值分布”）;
步骤13.如果所有对应对方维持T Copula的当前信用评级，则叠加该值。
覆盖portfolio对象的值（CMCT.）如果所有的交易对手都保持其当前的信用评级。
CurrentRatingValue2 = portRisk2.EL +平均（cmct.PortfolioValues）;抓住在情节（[CurrentRatingValue2 CurrentRatingValue2]，[0最大（h.Values）]'行宽'，2）;网格在
也可以看看
asrf|confidenceBands|信用额度|GetScenarios.|portfoliorisk.|riskContribution|模拟
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