2. 信用风险基础
CDS定价的本质，是把“信用风险”翻译成可交易的现金流与价格。要做到这一点，必须先掌握五个基础变量：违约概率（PD）、违约损失率（LGD）、风险暴露（EAD）、信用利差（Credit Spread）与信用评级（Credit Rating）。它们分别回答“会不会违约”“违约后亏多少”“暴露在多大敞口上”“市场如何定价风险”“外部如何分类风险”五个问题。理解它们之间的数量关系，是后续CDS定价、风险计量与交易策略的共同起点。
一、核心原理：从预期损失到信用利差
信用风险计量的经典公式是预期损失（EL）：
EL = PD × LGD × EAD其中，PD是违约概率，通常以一年或存续期内的累计概率表示；LGD是违约发生时未能回收的比例，等于1减去回收率（RR）；EAD是违约时刻的敞口金额。EL是“平均意义上会亏多少”，而非预期损失（UL）才是资本与风险溢价真正关注的部分，它由PD与LGD的波动性共同决定。
信用利差则是市场对信用风险的定价结果。在简化模型中，若假设回收率为R、违约强度为λ，则近似有：
信用利差 s ≈ λ × (1 - R) = λ × LGD这说明：利差不是单纯由“违约概率”决定，而是由违约概率与违约损失率的乘积决定。一个高评级但回收率极低的债务人，其利差可能高于低评级但抵押充足的债务人。CDS的定价，正是围绕这一关系展开：保护买方支付利差，保护卖方承担违约损失，双方在风险中性测度下交换现金流。
关键理解：PD是“概率”，LGD是“损失深度”，EAD是“敞口规模”，利差是“价格”，评级是“分类标签”。五者中，前三个是风险要素，后两个是市场与外部评价结果。
二、方法流程：信用风险要素的识别与量化
在实际业务中，识别与量化信用风险通常遵循以下流程：
- 确定交易对手与债务工具：明确是债券、贷款、衍生品还是CDS本身，不同工具的EAD计算方式不同。
- 评估PD：可采用历史违约率、Merton结构模型、KMV距离违约法或市场隐含违约概率（从CDS利差反推）。
- 评估LGD：依据抵押品、清偿顺序、行业惯例与历史回收数据，常见假设为40%～60%，但需结合具体场景调整。
- 计算EAD：表内业务按账面价值，表外与衍生品需考虑未来潜在敞口（PFE）与信用估值调整（CVA）。
- 映射信用评级：将内部评分或外部评级作为PD与利差的参考锚点。
- 计算EL与UL：用于拨备、定价与经济资本分配。
- 与市场利差交叉验证：比较模型结果与CDS报价，识别定价偏差与套利机会。
这一流程的核心是“从要素到价格”的闭环：PD、LGD、EAD决定风险，评级提供分类，利差提供市场校验。
三、案例场景：同一评级下的不同CDS利差
假设有两家均为BBB级的企业A与企业B，市场报价却出现明显差异：
| 企业 | 外部评级 | 1年PD | LGD | EAD（百万元） | EL（百万元） | 5年期CDS利差 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 企业A | BBB | 0.30% | 40% | 1000 | 1.20 | 85bp |
| 企业B | BBB | 0.55% | 65% | 1000 | 3.58 | 180bp |
两家企业评级相同，但企业B的PD更高、LGD更大，导致EL约为企业A的三倍，CDS利差也显著更宽。这个案例说明：评级只是粗颗粒的分类，不能替代对PD与LGD的独立判断。在CDS交易中，若仅凭评级做多或做空保护，很容易忽略回收率差异带来的定价错误。
实战提示：当CDS利差与同评级债券利差出现背离时，往往意味着市场对回收率、流动性或事件风险的判断存在差异，这是相对价值策略的重要信号来源。
四、误区与复盘：五个常见认知偏差
- 误区一：评级等于违约概率。评级是序数分类，同一评级内PD跨度可能很大，且评级迁移具有滞后性。
- 误区二：LGD是固定常数。LGD随经济周期、抵押品价值与清偿顺序变化，衰退期LGD往往显著上升。
- 误区三：EAD等于当前账面余额。对衍生品与表外业务，EAD需考虑未来敞口波动，当前余额可能严重低估风险。
- 误区四：利差只反映PD。利差还包含流动性溢价、风险溢价与回收率预期，不能简单反推PD。
- 误区五：CDS利差与债券利差永远一致。两者受交割机制、资金成本与市场供需影响，基差（Basis）本身即是交易对象。
复盘时，应重点检查：PD是否更新、LGD假设是否与抵押品一致、EAD是否覆盖未来敞口、利差是否与评级和回收率匹配。只有五个变量相互印证，CDS定价与风险判断才具备可靠性。