如何通俗易懂地解释信用风险附加法模型和信用度量术模型？
好的，我们来聊聊银行在评估贷款风险时会用到的一些“工具”，分别是“信用风险附加法模型”和“信用度量术模型”。别被这些专业名词吓到，其实它们背后是有很朴素的道理的。
想象一下，你要借钱给一个朋友，你会怎么做？你肯定会想：
他靠谱吗？会不会借了钱就不还了？（这就是“违约”的可能性）
万一他不还，我这钱还能收回来多少？（这就是“损失”的程度）
银行也是一样，只不过它们面对的“朋友”是成千上万个客户，而且借的钱也可能是巨额资金。所以，它们需要更系统、更科学的方法来衡量这些风险。
信用风险附加法模型：告诉我们“风险有多高，我们要收多少利息才划算？”
我们先来说说“信用风险附加法模型”，英文叫Credit Risk Addon (CRA)。你可以把它理解成一个“风险补偿计算器”。
核心思想： 银行借钱给客户，不仅仅是要收回本金，还要赚取利息。但如果客户有风险，银行就不能只按照“无风险”的利率来收取利息，而是要在这基础之上，再加上一笔“风险补偿”，也就是“附加费”。这笔附加费，就是用来弥补客户可能违约带来的损失的。
它怎么运作的？
1. 基础利率（无风险利率）： 这是最底层的利率，假设市场上最安全、最不可能违约的借款（比如政府债券）的利率。银行借钱给客户，至少也要比这个高一点，不然银行自己也要亏本了。
2. 风险评估（客户的“靠谱度”）： 这是最关键的一步。银行会仔细评估你的信用记录、你的收入水平、你的行业前景，甚至你过去的还款行为等等。这些信息会帮助银行给你的“靠谱度”打分。分数越高，说明你越靠谱，风险越低。
3. 计算“风险附加费”：
违约概率 (PD Probability of Default)： 就是你有多大的可能性会还不起钱。这个概率是模型计算出来的，你越靠谱，PD就越低。
违约损失率 (LGD Loss Given Default)： 万一你真的还不起钱了，银行能从你那里收回多少钱？比如，如果银行贷款给你买房，万一你还不起了，银行可以卖掉你的房子，虽然卖房可能也收不回全部贷款，但总比一分钱收不回来要好。这个LGD就是指，一旦违约，银行能收回的比例。
违约风险暴露额 (EAD Exposure at Default)： 就是在违约那一刻，你还欠银行多少钱。
风险加权资产 (RWA RiskWeighted Asset)： 银行需要计算一个“风险加权资产”的概念。简单来说，就是把不同的贷款按照它们的风险程度进行加权。风险高的贷款，加权的值就高；风险低的贷款，加权的值就低。
资本要求 (Capital Requirement)： 银行受到监管，不能把所有的钱都借出去。它们必须留一部分“自有资金”（资本）来抵御风险。如果客户违约了，银行可以用这部分自有资金来弥补损失。监管机构会规定，每借出100块钱，银行需要有多少自有资金来支持。
信用风险附加法模型，就是通过上面的这些要素，算出来一个“风险因子”，然后把这个风险因子加到基础利率上，就得到了一个“风险定价利率”。
简单来说，信用风险附加法模型就是在回答：“对于一个特定风险水平的客户，银行应该在他的贷款利率上额外加上多少的‘保险费’，才能保证即使这个客户违约了，银行也能承受得起，并且还有利润。”
它就像给你的贷款“上了保险”，你越可能出问题，保费（利息）就越高。
信用度量术模型：我们“有多少可能”会亏多少钱？
接下来是“信用度量术模型”，英文叫Credit Valuation Adjustment (CVA)。这个名字听起来更复杂一些，但它的核心思想是：“我们有多大的可能性，会因为对方违约而损失多少钱？”
核心思想： 银行做生意，不仅仅是借钱给别人，还可能跟别人做各种金融衍生品交易（比如远期合约、期权等）。这些交易的价值会随着市场波动而变化，而且交易对手方也可能违约。CVA模型就是用来评估，因为这些交易对手方违约，导致银行可能会损失多少钱，以及这个损失发生的概率有多大。
它怎么运作的？
1. 评估交易的“未来价值”： 银行会计算，在未来不同的时间点，这个衍生品交易的价值可能会是多少。这个价值不是固定的，它会随着利率、汇率、股票价格等市场因素的变化而变化。
2. 模拟交易对手方的“违约路径”： 模型会模拟出交易对手方在未来可能“违约”的各种情况。比如，他们可能在短期内违约，也可能在长期内违约。
3. 计算“违约时的损失”： 在每一种模拟的违约情况下，银行需要计算它会损失多少钱。这个损失金额取决于：
违约发生时的交易价值： 如果交易对银行有利（银行赚钱），那么对方违约，银行就会损失这笔钱。如果交易对银行不利（银行亏钱），那么对方违约，银行反而不用继续承担这个亏损了。
违约后的回收率： 就像前面提到的 LGD，即使对方违约了，银行也可能能收回一部分钱。
4. 将“损失”和“概率”结合： 模型会把在每种违约情况下可能产生的损失，乘以该情况发生的概率。然后把所有这些“概率加权的损失”加起来，就得到了一个“总的损失预期”。
5. “价格调整”： 这个“总的损失预期”，就需要被“扣除”或者“调整”到交易的价格中去。这意味着，如果一家银行和另一个金融机构做衍生品交易，它会因为担心对方违约而损失钱，所以它会“要求”对方支付一个更高的价格，或者银行自己会“减去”这部分预期损失，让交易的价格更真实地反映风险。
简单来说，信用度量术模型就是在回答：“我跟这个交易对手方做这个衍生品交易，因为他有可能违约，我可能会损失多少钱？我需要把这个潜在的损失体现在我们的交易价格里。”
它就像一个“风险对冲”的计算器，它告诉银行，为了应付对方违约带来的潜在损失，应该在交易中做怎样的“价格调整”。
总结一下，这两个模型的关系和区别：
信用风险附加法 (CRA) 更关注借款本身，是为了在贷款利率上附加风险补偿，确保银行能从借款的收入中覆盖风险。它是在定价阶段发挥作用，用来确定“借多少钱，收多少利息才划算”。
信用度量术 (CVA) 更关注衍生品等交易，是为了在交易的价值中反映交易对手违约的潜在损失。它是在交易定价和风险管理中发挥作用，用来调整交易价格，并更准确地衡量整体的信用风险敞口。
虽然名字听起来都很专业，但背后都是为了让银行在面对形形色色的“朋友”和“交易”时，能够更清楚地知道风险在哪里，需要付出多少代价来管理这些风险，从而更稳健地经营。就像我们个人在生活中，会根据一个朋友的靠谱程度来决定借多少钱给他，以及是否要收他一点“人情费”一样，只是银行做得更系统、更量化而已。
想象一下，你要借钱给一个朋友，你会怎么做？你肯定会想：
他靠谱吗？会不会借了钱就不还了？（这就是“违约”的可能性）
万一他不还，我这钱还能收回来多少？（这就是“损失”的程度）
银行也是一样，只不过它们面对的“朋友”是成千上万个客户，而且借的钱也可能是巨额资金。所以，它们需要更系统、更科学的方法来衡量这些风险。
信用风险附加法模型：告诉我们“风险有多高，我们要收多少利息才划算？”
我们先来说说“信用风险附加法模型”，英文叫Credit Risk Addon (CRA)。你可以把它理解成一个“风险补偿计算器”。
核心思想： 银行借钱给客户，不仅仅是要收回本金，还要赚取利息。但如果客户有风险，银行就不能只按照“无风险”的利率来收取利息，而是要在这基础之上，再加上一笔“风险补偿”，也就是“附加费”。这笔附加费，就是用来弥补客户可能违约带来的损失的。
它怎么运作的？
1. 基础利率（无风险利率）： 这是最底层的利率，假设市场上最安全、最不可能违约的借款（比如政府债券）的利率。银行借钱给客户，至少也要比这个高一点，不然银行自己也要亏本了。
2. 风险评估（客户的“靠谱度”）： 这是最关键的一步。银行会仔细评估你的信用记录、你的收入水平、你的行业前景，甚至你过去的还款行为等等。这些信息会帮助银行给你的“靠谱度”打分。分数越高，说明你越靠谱，风险越低。
3. 计算“风险附加费”：
违约概率 (PD Probability of Default)： 就是你有多大的可能性会还不起钱。这个概率是模型计算出来的，你越靠谱，PD就越低。
违约损失率 (LGD Loss Given Default)： 万一你真的还不起钱了，银行能从你那里收回多少钱？比如，如果银行贷款给你买房，万一你还不起了，银行可以卖掉你的房子，虽然卖房可能也收不回全部贷款，但总比一分钱收不回来要好。这个LGD就是指，一旦违约，银行能收回的比例。
违约风险暴露额 (EAD Exposure at Default)： 就是在违约那一刻，你还欠银行多少钱。
风险加权资产 (RWA RiskWeighted Asset)： 银行需要计算一个“风险加权资产”的概念。简单来说，就是把不同的贷款按照它们的风险程度进行加权。风险高的贷款，加权的值就高；风险低的贷款，加权的值就低。
资本要求 (Capital Requirement)： 银行受到监管，不能把所有的钱都借出去。它们必须留一部分“自有资金”（资本）来抵御风险。如果客户违约了，银行可以用这部分自有资金来弥补损失。监管机构会规定，每借出100块钱，银行需要有多少自有资金来支持。
信用风险附加法模型，就是通过上面的这些要素，算出来一个“风险因子”，然后把这个风险因子加到基础利率上，就得到了一个“风险定价利率”。
简单来说，信用风险附加法模型就是在回答：“对于一个特定风险水平的客户，银行应该在他的贷款利率上额外加上多少的‘保险费’，才能保证即使这个客户违约了，银行也能承受得起，并且还有利润。”
它就像给你的贷款“上了保险”，你越可能出问题，保费（利息）就越高。
信用度量术模型：我们“有多少可能”会亏多少钱？
接下来是“信用度量术模型”，英文叫Credit Valuation Adjustment (CVA)。这个名字听起来更复杂一些，但它的核心思想是：“我们有多大的可能性，会因为对方违约而损失多少钱？”
核心思想： 银行做生意，不仅仅是借钱给别人，还可能跟别人做各种金融衍生品交易（比如远期合约、期权等）。这些交易的价值会随着市场波动而变化，而且交易对手方也可能违约。CVA模型就是用来评估，因为这些交易对手方违约，导致银行可能会损失多少钱，以及这个损失发生的概率有多大。
它怎么运作的？
1. 评估交易的“未来价值”： 银行会计算，在未来不同的时间点，这个衍生品交易的价值可能会是多少。这个价值不是固定的，它会随着利率、汇率、股票价格等市场因素的变化而变化。
2. 模拟交易对手方的“违约路径”： 模型会模拟出交易对手方在未来可能“违约”的各种情况。比如，他们可能在短期内违约，也可能在长期内违约。
3. 计算“违约时的损失”： 在每一种模拟的违约情况下，银行需要计算它会损失多少钱。这个损失金额取决于：
违约发生时的交易价值： 如果交易对银行有利（银行赚钱），那么对方违约，银行就会损失这笔钱。如果交易对银行不利（银行亏钱），那么对方违约，银行反而不用继续承担这个亏损了。
违约后的回收率： 就像前面提到的 LGD，即使对方违约了，银行也可能能收回一部分钱。
4. 将“损失”和“概率”结合： 模型会把在每种违约情况下可能产生的损失，乘以该情况发生的概率。然后把所有这些“概率加权的损失”加起来，就得到了一个“总的损失预期”。
5. “价格调整”： 这个“总的损失预期”，就需要被“扣除”或者“调整”到交易的价格中去。这意味着，如果一家银行和另一个金融机构做衍生品交易，它会因为担心对方违约而损失钱，所以它会“要求”对方支付一个更高的价格，或者银行自己会“减去”这部分预期损失，让交易的价格更真实地反映风险。
简单来说，信用度量术模型就是在回答：“我跟这个交易对手方做这个衍生品交易，因为他有可能违约，我可能会损失多少钱？我需要把这个潜在的损失体现在我们的交易价格里。”
它就像一个“风险对冲”的计算器，它告诉银行，为了应付对方违约带来的潜在损失，应该在交易中做怎样的“价格调整”。
总结一下，这两个模型的关系和区别：
信用风险附加法 (CRA) 更关注借款本身，是为了在贷款利率上附加风险补偿，确保银行能从借款的收入中覆盖风险。它是在定价阶段发挥作用，用来确定“借多少钱，收多少利息才划算”。
信用度量术 (CVA) 更关注衍生品等交易，是为了在交易的价值中反映交易对手违约的潜在损失。它是在交易定价和风险管理中发挥作用，用来调整交易价格，并更准确地衡量整体的信用风险敞口。
虽然名字听起来都很专业，但背后都是为了让银行在面对形形色色的“朋友”和“交易”时，能够更清楚地知道风险在哪里，需要付出多少代价来管理这些风险，从而更稳健地经营。就像我们个人在生活中，会根据一个朋友的靠谱程度来决定借多少钱给他，以及是否要收他一点“人情费”一样，只是银行做得更系统、更量化而已。
网友意见
二者均为基于因子模型（factor model)对金融机构所持信用资产组合（credit portfolio)的风险损失分布（loss distribution)进行建模的信用风险模块。因子模型的基本思路是把风险来源分为系统风险（对信用资产组合的所有标的资产相同，如宏观经济指标）和特殊风险（仅为某具体公司或行业所特有）。二者的比例反映了该资产对系统风险的敏感度。同时不同资产之间的关联性仅由它们对系统风险的敏感度所决定。最重要的一点是，在系统风险因子确定以后，不同资产损失分布相互独立（conditional independence). 这大大简化了计算的复杂性，因此时组合损失分布函数可由单独资产的条件边缘分布求积而得，再通过对系统风险因子积分即可得到组合的损失分布，从而可以计算各种风险度量如均值，方差，分位数（credit VaR等）。
二者的不同之处在于对系统风险分布的假设不同。CreditRisk+ 假定其服从Gamma分布。而CreditMerics假定其为正态分布。前者只考虑违约事件造成的损失(default loss)，后者除此以外还考虑了评级变化引起的盯市值损失（credit migration loss).
有不少书和文献详细地比较了二者。比如如下文章：
https://www. federalreserve.gov/pubs /feds/1998/199847/199847pap.pdf
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