小结

公司在将来某段时间内违约的概率可以由历史数据、债券价格或股票价格来估计。由债券价格估计出的概率为风险中性违约概率，而由历史数据估计出的概率为现实世界里的违约概率。现实世界里的概率可以用于情形分析与信用风险价值度（credit VaR）的计算，风险中性概率可以用于对信用有关的产品定价。风险中性违约概率通常远远高于现实世界里违约概率。

由于交易对手有违约的可能，银行在计算衍生产品价值时会将其降低一定数量，这个数量通常被称为CVA调节量。而由于银行自己也有违约的可能，因此会将衍生产品的价值上调一定数量，这个数量通常被称为DVA。在计算CVA和DVA时将会利用蒙特卡罗模拟来确定双方在未来的风险敞口。

信用VaR的定义与市场VaR的定义相似。一种计算信用VaR的方法是计算关于违约时间的高斯关联结构模型，这一方法已被监管部门用来计算信用风险资本金；另外一种计算信用VaR的方法是CreditMetrics。这种方法利用高斯Copula模型来决定信用等级的变化。