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結構模型比簡化模型的優勢：國外期貨資料
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假設我們考慮n家公司，這是第n家公司違約的時間。我們將每個"轉化為一個新變量，xh它具有標準正態分布。這種轉換是百分位到百分位的轉換的累積概率分布，則假設多元正態分布。與tj之間的默認相關性被測量為與Xj之間的相關性。
這就是所謂的關聯關聯違約關聯在確定不同交易對手的風險敞口投資組合違約損失的概率分布時非常重要。[一種被評級機構使用的二項式相關測量方法上的技術注釋26。]研究人員提出的兩種違約相關模型被稱為簡化模型和結構模型。
簡化模型假設不同公司的風險率遵循隨機過程，并與宏觀經濟變量相關。當A公司的危險率較高時，B公司的危險率也有較高的趨勢。國外期貨資料，僅供參考，這導致了兩家公司之間的默認相關性。
簡化模型在數學上很有吸引力，反映了經濟周期產生默認相關性的趨勢。它們的主要缺點是可以實現的默認相關性范圍有限。即使兩家公司的風險率之間存在完美的相關性，它們在同一短時間內違約的概率通常也很低。在某些情況下，這可能是一個問題。例如，當兩家公司在同一經營
行業和同一國家或當一個公司的財務健康狀況由于某種原因嚴重依賴另一個公司的財務健康狀況時，相對較高的違約相關性可能是合理的。國外期貨資料，僅供參考，解決這個問題的一種方法是擴展模型，使風險率表現出較大的跳躍。
結構模型基于與默頓模型相似的模型(參見23.6節)。如果一家公司的資產價值低于某一水平，該公司就違約。通過假設A公司資產遵循的隨機過程與B公司資產遵循的隨機過程是相關的，將A公司和B公司之間的違約相關性引入了模型。結構模型比簡化模型的優勢在于相關性可以達到任意高。它們的主要缺點是計算速度很慢。
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