新的信用风险衡量方法旨在满足管理监管资本要求的机构的需求
纽约--(美国商业资讯)--信用风险衡量和管理领域的领导者Moody's Analytics今天宣布推出跨周期EDFTM（预期违约概率）衡量方法，这是一种可以减轻整个信用周期短期波动性的定量信用风险预测，比传统的时点（PIT）信用风险预测提供了更稳定的违约概率。
跨周期EDF衡量方法为那些希望获得稳定违约概率输入的应用而开发，例如管理监管资本要求和长期投资组合投资委托的银行和类似金融机构。
Moody's Analytics定量信用研究董事总经理David Hamilton说："长期以来信用分析师一直努力解决其信用风险衡量中的违约预测准确性与稳定性之间的矛盾。由于能够捕捉所有可用信息，时点违约衡量方法是强大的预测工具，但是它们具有高度波动性，并且能够使长期信用质量信号变得模糊。跨周期EDF保留了传统时点EDF衡量方法的准确性，同时消除了来自市场变动的干扰，在预测准确性和稳定性之间实现了卓越平衡。"
跨周期EDF覆盖全球30000多家公司，源自Moody's Analytics的上市公司EDF模型--行业领先的结构性信用风险模型。Moody's Analytics的研究显示，跨周期EDF能够使大多数公司的周期波动性减少50%或更多。
跨周期EDF对于风险管理应用（其中频繁的信用风险调整产生了很高的投资组合管理费用）而言尤为重要。更改资本储备对于银行和其他信用投资组合管理机构而言花费很高且能够引起混乱。因此，各机构努力避免对资本储备和/或投资组合风险进行更改，以应对短期市场波动带来的波动性。
跨周期EDF是Moody's Analytics的传统EDF--一种时点衡量方法，利用来自股市、公司财报和资本结构的信息预测公司的违约概率--的补充。传统EDF衡量方法的敏感度使其成为了可靠的信用风险预警工具，并且可以与跨周期EDF衡量方法一起使用，以实现对单名和投资组合级信用质量的全面透视。
Hamilton表示："全面的信用风险管理系统同时需要时点违约概率和跨周期违约概率。单一的违约概率衡量方法不足以应对银行和其他机构的多样化信用风险和投资组合管理需求。Moody's Analytics如今提供了由一种统一透明的方法连接在一起的多种风险衡量方法。"
跨周期EDF衡量方法属于Moody's Analytics最近的一系列创新，其中还包括Sovereign EDF信用衡量方法和CDS-Implied EDF信用衡量方法。
垂询详情，请访问www.moodysanalytics.com/throughthecycleEDF。
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