在金融学第三次变革和我国银行业竞争不断加剧的双重背景下,基于现有信用组合风险模型存在缺陷的理论需要和安然、世界通信、帕马拉特及美国次债危机等事件引起一系列直接传染过程的现实要求,本文对违约传染组合一致性风险量度确定进行了系统研究。违约传染是指当公司间存在关联时,一个公司发生违约,信用危机会以传染的形式蔓延到它的关联公司,使其违约概率增加,甚至发生违约。首先,本文在分析违约传染产生机理、讨论条件独立模型缺陷基础上,建立了综合考虑周期违约和传染违约两种相关结构的相互作用违约强度传染模型,并结合实例研究了传染组合各违约状态发生概率的求解、模型参数的计算及违约传染现象对公司间违约相关性的影响。结果显示:公司间的关联关系增加了其违约相关性,违约传染本质上是一种违约相关,对于关联公司,其产生的违约相关性远大于系统风险因素产生的违约相关性。然后,本文利用鞍点近似和连续时间马尔可夫链的Kolmogorov微分方程相结合的方法研究简单传染组合一致性风险量度的计算:将违约传染组合分为不关联公司组合和关联公司组合两部分,在系统风险因素确定条件下,分别利用鞍点近似和Kolmogorov微分方程求解两者的损失分布,再将其有机结合并求解关于系统风险因素的积分,得出整个信用组合的损失分布,并计算出组合的一致性风险量度。对具体实例计算的结果显示:违约传染使得组合极端大损失和小损失的概率都明显增加,即损失分布尾部变厚,因而增加了组合风险VaR和ES ;由于ES反映的是超过VaR的尾部极端损失的条件期望,所以,因素模型下得出的期望短缺ES相比VaR存在更大程度的低估。最后,针对资产数目较大的违约传染组合状态转移概率Kolmogorov微分方程求解困难的问题,建立了平均域违约传染模型。该模型借助相同信用等级资产的“同质”假设,将组合划分为几个子组合,建模各子组合公司违约强度为宏观经济因素和组合违约公司所占比例的函数,使组合违约状态空间的维度大大减小,保证Kolmogorov微分方程可以方便地计算出复杂传染组合的损失分布。对具体实例计算的结果也显示:当组合中出现新的违约、即组合违约比例增加时,传染现象对未违约公司的违约强度产生一个正的反馈影响,使其违约强度发生一个正向跳跃,并由此增大了宏观经济因素随机波动引起的组合违约公司数目的波动性,使传染组合损失的尾部分布变“厚”,并进而增加其联合违约概率、组合风险VaR和一致性量度ES。总之,违约传染理论的研究对信用风险管理具有重大的理论和实践意义,本文研究的目即为推动国际信用风险管理理论的发展,弥补我国违约传染理论研究的空白,并指导我国商业银行风险量度和管理的具体实践。本论文是国家自然科学基金资助项目《一致性风险量度在信用风险的度量与管理中的应用》(No.70573076)和高等学校博士学科点专项科研基金资助项目《一致性风险量度的理论与应用研究》(No. 20050056057)的组成部分。