Creditmetrics模型的核心假设是，违约事件发生的概率可以通过历史数据中的违约事件频率来估计。这意味着违约事件是随机发生的，且发生的概率是可以被量化和预测的。基于这一假设，Creditmetrics模型通过计算历史违约事件的频率来评估信用风险，进而衡量资产组合的风险水平。
在实际应用中，管理者可以通过分析历史违约事件的数据，计算出违约概率，并据此制定风险管理策略。例如，可以根据模型计算出的违约概率，制定适当的风险控制措施，如分散投资组合风险、设定适当的违约概率阈值等，以降低资产组合的风险水平。
一个具体的案例是，一家金融机构使用Creditmetrics模型来评估其信用风险暴露。通过分析历史数据，他们计算出不同资产的违约概率，并据此调整资产配置，以降低整体风险水平。同时，他们还制定了一套灵活的风险管理策略，根据模型预测的违约概率变化不断调整投资组合，以应对市场变化和风险波动。
综上所述，Creditmetrics模型的核心假设是违约事件发生的概率可以通过历史数据中的违约事件频率来估计，管理者可以利用这一模型来评估信用风险、制定风险管理策略，并根据模型输出动态调整资产配置，以降低整体风险水平。