e1 John Hull 風險管理與金融機構 v5

20.5　錯向風險

截至目前，我們一直都在假定交易對手的違約概率與風險敞口無關。有時以上兩個因素有一定相關性，也就是說，當交易商對於對手的風險敞口較高（較低）時，對手違約可能性也較大（較低）。這種現象被稱作錯向風險（wrong-way risk）；類似地，當交易商對於對手的風險敞口較高（較低）時，對手違約可能性較低（較高），這種現象被稱作正向風險（right-way risk）。

與交易對手進行交易時，交易商對於錯向風險或者正向風險的主觀判斷取決於交易商對於對手業務，尤其是交易對手所面臨的風險的特質的瞭解程度。要做出正確判斷還取決於對對手與其他交易商進行的其他交易的瞭解。針對這一點的準確信息較難取得。

錯向風險可能發生的一種情形是，某個交易對手利用信用違約互換，向交易商賣出信用保護（AIG就是眾所周知的例子）。當交易商從一個交易對手買入了信用保護，而該保護所針對實體的信用價差增大時，該信用保護對於交易商的價值為正。然而，因為不同公司的信用價差具有相關性，此時交易對手的信用價差很有可能也增大了，並導致計算得出的違約概率增大。類似地，正向風險往往發生在一個交易對手從交易商買入信用保護的情形。

當一家公司試圖投機並因此與一個或多個交易商進行了大量的相似交易時，對這些交易商來說，也可能引入錯向風險。這是因為對手公司的財務狀態決定了，當交易價值走向對其變得不利時，公司違約的可能性會變大。

當公司進行交易的目的是部分對衝既存風險時，這在理論上對交易商而言，會是正向風險。這是因為當交易價值走向變得對對手公司不利時，公司可以從沒有被對衝的風險敞口中獲益，因此其違約概率會相對較小。[1]

一種錯向風險的處理方法是針對vi和qi相互無關的模型，引入某一個乘數因子，該因子被稱作alpha乘積因子（alpha multiplier）。這樣可以通過該因子來增大最終CVA的數量。《巴塞爾協議Ⅱ》將alpha設定為1.4，但也允許銀行使用自己的錯向風險模型，但其中alpha因子的下限不得低於1.2。這意味著，CVA的最終數量也會比假定vi和qi相互無關的模型產生的結果至少高出20%；如果銀行沒有自己的模型來處理錯向風險，則必須負擔高出40%的數量。銀行通過內部模型計算公佈的因子值通常介於1.07和1.10之間。

目前也已經有一些模型被開發出來，用以捕捉風險敞口與違約概率之間的相關性。例如，Hull和White在2012年提出了一個簡單模型，其中在任意時刻t的風險率與此時刻觀測到的變量值有關。[2]在該模型中，描述相關程度的參數既可以主觀估計，也可以通過歷史數據，將交易對手過去的信用價差與當前交易組合在過去市場狀況下的價值進行關聯來進行估計。只需要對第20.2節的計算進行一些微調，我們就可以實現這個模型。

[1] 當交易對手出現流動性困難時，是以上結論的一個例外，在此時即使被對衝的資產價值有所提高，交易對手卻沒有能力為對衝交易提供擔保品，見業界事例24-2關於Ashanti Goldfields案例的討論。

[2] See J. Hull and A. White, “CVA and Wrong Way Risk,” Financial Analysts Journal 68, no.5(September/October 2012):58-69.