Page 238 - 次貸風暴下的省思－解開CDS及CDO密碼
P. 238
三、 ECL 的模型使用風險
Credit VaR 因 須 求得信用 損失 機率分 配 ，理論上 雖 完 整， 但執 行上有 諸 多 困
難 。若要 建 構 一個資產組合的 Credit VaR 系 統，成本 巨 大， 且 資 料取 得有相當
的 困 難 。以一個債券資產（ 原 評級為 BBB ）為 例 ，需得出此債券下一年（下一
期）各 種 可能信用評級下相對應的機率 與 價值，前者需 藉 助 信評機 構 常年 建 構 的
移轉 矩陣 （ Transition Matrix ），後者則需利用一年期 遠 期利率 曲線 ， 兩 者皆得
後，即可 繪 出此債券下一年的信用 損失 機率分 配 ，進 而 得 到 所設定信 賴 水 準下的
Credit VaR （過 程 見 圖 4-16 ）。
230
