今年美国的经济数据越来越假，美国的经济学家们清不清楚？非常清楚！美国的学者们也知道，因美国政府的16项主要调查数据都出现回应率下降的问题，导致美国经济数据与事实明显偏离。譬如就业与通胀数据，两者都来源于企业、家庭的抽样调查，而被抽查样本的回复率正在下降。
观点
1453年，土耳其人攻占拜占庭的大决战打响之时，土耳其人偶然发现了内层城墙中一座因疏忽而敞开的小门——无人把守的凯尔卡城门。就是这扇门，成为了攻破君士坦丁堡的突破口。对于已经祭出海量宽松政策却仍处在穷途末路的央行来说，负利率会是打赢这场经济攻坚战的“凯尔卡城门”？
次贷危机之后，美国军工复合体酝酿了十多年，一直想收割天下，美国自2018年开始就想收拢包围圈将各大经济体一网打尽，但各大经济体的金融防守相对严谨，再加上新冠危机爆发令华尔街也是猝不及防，导致美国的收割计划一拖再拖，而拖到当前这种情况美国已是纸里包不住火了，美元与美债在加速风险化，于是只能用虚假经济数据既要维护美元与美债的安全，又想达成收割目的。
瑞典在2015年实行负利率以后，确实提振了经济与通胀。瑞典央行行长英韦斯也曾评论道，瑞典的该次负利率行动是成功的。通胀目标实际上达到了。
具体看，在一国经济体量小、GDP高速增长的时候，整个银行业都是欣欣向荣，规模快速扩张、利润快速增长、ROE持续优化。当然，每年也会有坏账发生，但由于实体经济都赚钱，破产的较少，银行的坏账自然也比较少，另外，银行业的规模快速扩张也会在一定程度上，使原本就比较少的坏账，看起来更少。
但是，经济若出现持续性的增速下滑，或者短期衰退，整个银行业都将会承压，原因也很简单，经济增速持续下滑，意味者部分竞争优势不明显的企业将面临倒闭，市场对融资的需求也会低迷，银行规模扩张放缓，坏账攀升，进而使银行业进入新一轮低谷期，加上银行本身有很高的经营杠杆，就会导致部分经营不善、风控不严格的银行可能陷入“技术性”破产。
传统的衍生品交易和估值通常是不考虑对手方信用风险的，通过资产定价基本定理，运用设置的模型和数值方法，可以得到所谓无风险的价值。当考虑对手方出现信用违约时，往往需要对衍生品的价值做出调整，这就引出了“信用价值调整“的概念。信用价值调整(CVA) 是对手方信用风险的定价，将这部分价值加到无风险定价的价值之上可以得到考虑了对手方违约风险后的价值。
一、对手方信用风险敞口
1.1 对手方信用风险概述
这里将与对手方k的所有合约划分为了两部分，第一部分是属于抵消集合的，这里的合约先抵消，再与0比较获得敞口，另一部分是不属于抵消集合，这里的合约先与0取最大值确定敞口，然后再汇总。
1.2 对手方信用风险的潜在敞口（AddOn）
出于审慎原因，巴塞尔委员会对PFE中随超额抵押品增加而减少的部分使用乘数因子。当持有的抵押品的价值低于衍生工具合约的净价值时，此时重置成本为正，乘数为1，反之，重置成本为0，乘数小于1，计算公式如下：
1.3计算对手方信用风险敞口的因子附加法（AddOn方法）
首先，巴塞尔协议对不同的风险驱动因素的交易敞口设定了经验性风险附加系数，不同剩余期限内各类衍生交易工具的系数如下表所示：
二、对手方信用风险敞口模拟建模
2.1模拟建模的方法
对手方信用风险敞口计算的第二步是在每一个未来时间的风险情景中，对衍生产品进行估值。通常由于估值情景较多，产品比较复杂，倾向于使用快速的估值方法，例如基于解析解的近似估值或者是基于PDE的有限差分方法等。这样的估值方法可能与前台业务部门会有很大的不同。当然随着硬件以及算法的进步，基于模拟的估值通过现金流脚本和自动伴随微分（algorithmic adjoint differentiation，AAD）等手段实现在对手方信用风险测量体系下的估值应用。
2.2 模拟建模举例1——权益标的香草衍生品
首先，我们确定使用几何布朗运动来描述标的价格的运动过程，并且假设这是唯一需要考虑的风险因素，即生成模拟情景使用的模型为：
假设我们要计算敞口的产品是一项基于上述股票的香草看涨期权，期限为90个日历日，行权价为1.1，假设计算敞口当日的标的价格为1，可以通过Black-Scholes公式计算其估值日的公允价值为0.028。为了简单，我们假设合约生命期内的每一天都是模拟日期，并且没有股利的支付，在合约生命周期内的每一天计算敞口。
2.3模拟建模举例2——基于HJM情景的利率互换
为了展示利率类衍生品的对手方信用风险敞口的计算，我们继续使用上一篇文章中计算的利率互换，其固定端支付的利率为3.5%，根据之前计算的结果，浮动端和折现时利率的取值如下表所示：
这里，收益支付的计算方法与上一篇文章介绍的方法相同，例如，针对模拟时点1，期限为3.5的贴现收益支付计算公式为：
根据估值利率取值的规则，根据现金流的期限3.5年，应当选择的浮动利率rfloating为f(1.5,3.5)，取值为4.9420%，两项折现因子的计算分别根据下述公式取值计算：
1. 《风险管理与巴塞尔协议十八讲》，杨军，中国金融出版社
2. Michael Pykhtin andSteven Zhu, 2007, A Guide to Modeling Counterparty Credit Risk, GlobalAssociation of Risk Professionals
引用地址:https://www.cha65.net/waibuwenzhang/202306/1928830.html
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