违约损失率的预测方法 鉴于历史数据平均值法的局限性，人们开始研究更多的方法来更加准确地估计LGD。这些方法主要包括以下三类：1、历史数据回归分析法这种方法是根据违约资产的LGD历史数据和理论因子模型应用统计回归分析和模拟方法建立起预测模型，然后将特定项目相关数据输入预测模型中得出该项目的LGD预测值。最为典型的是穆迪KMV公司的LossCalc模型。该模型利用穆迪公司拥有的美国过去20多年1800多个违约观察数据，覆盖了各个行业中900多个违约上市和非上市企业，对美国债券、贷款和优先股LGD建立了立即违约LGD和1年后违约LGD两种版本的预测模型。该预测模型的理论模型中对LGD的解释变量包括包括4大类(项目、公司、行业和宏观经济)9个因子。据穆迪公司称，该模型的对LGD的预测效果优于传统历史数据平均值法。2、市场数据隐含分析法从市场上尚未出现违约的正常债券或贷款的信用升水幅度中隐含的风险信息(包括PD和LGD)分析得出。该方法的理论前提是市场对债券定价是有效的，能够有效及时地反映债券发行企业信用风险的变化。这种变化反映在债券的信用升水中，即具有信用风险的公司债券的收益率与没有信用风险的同期限国债收益率的差额。由于PD与LGD的乘积反映了债券的预期损失，是。
在操作实践中，预期损失通常以一个比率的形式表示，即预期损失率，它的计算公式为( ) 参考答案：A
在债项评级中，违约损失率(LGD)的估计公式为贷款损失/违约风险暴露，下列相关表述不 参考答案：C解析：估计违约损失率的损失是经济损失。
