説明
正解は選択肢「a」です
信用敏感債券のロングポジションは、債券のリスクフリーレートとスプレッドを獲得することと同じです。
リスクフリーレートは国債のロングポジションを通じて獲得でき、スプレッドはプロテクションの売り手、つまりCDS契約をショートする当事者が受け取るCDSのプレミアムの形で獲得できます。
したがって、CDS で国債のロングポジションとショートポジションを組み合わせて使用​​すると、債券のロングポジションと同じ結果が得られます。選択肢「a」が正解です。

説明
選択肢「a」が正解です。評価時に一部のみ（またはまったく）引き出されない信用枠に対するエクスポージャーなどは、信用リスクを定量化しようとする際に困難を伴います。デフォルトでラインの全量をエクスポージャとして採用するのは正しくありません。同様に、現在のエクスポージャは考慮するには低すぎる数値である可能性があります。
借り手は、銀行に対する信用状態の悪化を認識しており、デフォルト前に現金を引き出す可能性が高いという点で情報上の利点がありますが、すべてのケースで信用枠の全額が引き出される可能性は低いです。場合によっては何も描画されないこともあります。また、銀行が状況を認識し、適時に融資枠へのアクセスを制限またはキャンセルする場合もあります。
したがって、既存の与信枠の一定割合が、与信枠に対するデフォルト時のエクスポージャーの合理的な近似値と考えられます。

説明
リスクが完全に正の相関があるとみなされる場合、つまり 1 に等しい相関があるとみなされる場合、標準偏差は単純に加算できます。これにより、資本計算を目的とした総合リスクの最も控えめな推定値が得られます。実際には、これが最も頻繁に使用される仮定です。
リスクに相関がない場合、つまり相関関係がゼロであると仮定される場合、分散を追加するか、標準偏差を個々の標準偏差の二乗和の平方根にすることができます。これは明らかに、相関が +1 であると仮定した場合に与えられる数値よりも低い数値を与えます。
同様に、負の相関または +1 以外の相関を仮定すると、標準偏差の数値が小さくなり、保守的ではなくなります。選択肢「b」が正解です。

説明
PRNG (統計パッケージや Excel に含まれる種類の擬似乱数ジェネレーター) は、相互に相関がない、つまりランダムな乱数を生成するために使用されます。マルコフ過程は、現在の状態のみに依存する確率モデルです。シミュレーションは多くの財務計算の基礎となります。
これらはいずれも、相関のある多変量正規乱数の生成には直接関係しません。この作業は、相関行列のコレスキー分解を利用して行われます。
具体的には、コレスキー分解には、相関行列の下三角行列 (対角線上のすべてのエントリがゼロである正方行列) への因数分解とその転置が含まれます。これを乱数と組み合わせて、相関のある正規乱数のセットを生成できます。この手法は、モンテカルロ VaR を計算するために使用されます。

説明
選択肢「d」は、住宅ローンの保有から生じないリスクを表します。したがって、選択肢「d」が正解です。
特定された他のリスクはすべて正しいです。銀行は、住宅ローンの金利、デフォルト、および期限前返済のリスクに直面しています。