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CSFP信用风险附加模型是中国的学术专用词。

汉字是世界上最古老的文字之一，已有六千多年的历史。从仓颉造字的古老传说到公元前1000多年前甲骨文的发现，汉字有着深厚的历史底蕴。后来的演变经历了几千年的漫长历程，在形体上逐渐由图形变为笔画，象形变为象征，复杂变为简单；在造字原则上从表形、表意到形声。

名词解释

基于保险思想的CSFP信用风险附加模型。瑞士信贷银行开发的信用风险附加模型，与家庭火险的财产险承保人在为确定保险费时所使用的模型相似。其重点度量在违约和不违约两种状态下的预期到的损失或未预期到的损失，是一个违约模式模型(DM)。

CSFP信用风险附加模型不把信用评级的升降和与此相关的信用价差变化视为一笔贷款的VAR(信用风险)的一部分，而只看作是市场风险，它在任何时期只考虑违约和不违约这两种事件状态，计量预期到和未预期到的损失。在CSFP信用风险附加计量模型中，违约概率不再是离散的，而被模型化为具有一定概率分布的连续变量。每一笔贷款被视作小概率违约事件，并且每笔贷款的违约概率都独立于其他贷款，这样，贷款组合违约概率的分布接近泊松分布。CSFP信用风险附加计量模型考虑违约概率的不确定性和损失大小的不确定性，并将损失的严重性和贷款的风险暴露数量划分频段，计量违约概率和损失大小可以得出不同频段损失的分布，对所有频段的损失加总即为贷款组合的损失分布。

CSFP信模型、KMV模型及Credit Metrics模型的区别

1.在风险的界定方面

Credit Metrics模型属于盯市模型(MTM)；CSFP信用风险附加计量模型属于违约模型(DM)；而KMV模型既可被当作MTM模型，也可被当作DM模型。

2.在风险驱动因素方面

在KMV模型和Credit Metrics模型中，风险驱动因素是企业资产价值及其波动性；而在CSFP信用风险附加计量模型中，关键的风险驱动因素是经济中可变的违约率均值。

3.在信用事件的波动性方面

在Credit Metrics模型中，违约概率被模型化为基于历史数据的固定的或离散的值；而在KMV模型和CSFP信用风险附加计量模型中，违约概率是可变的，但服从于不同的概率分布。

4.在信用事件的相关性方面

各模型具有不同的相关性结构，KMV模型和Credit Metrics模型是多变量正态；而CSFP信用风险附加计量模型是独立假定或与预期违约率的相关性。

5.在回收率方面

在KMV模型的简单形式中，回收率是不变的常数；在CSFP信用风险附加计量模型中，损失的严重程度被凑成整数并划分为不同的频段，在频段内回收率是不变的；

6.在计量方法方面

Credit Metrics模型对个别贷款或贷款组合采用分析方法进行计量，对大规模贷款组合则采用蒙地卡罗模拟技术进行计量；KMV模型和CSFP信用风险附加计量模型采用分析方法进行计量。