在加权信用风险值计算中，不确定性和误差是常见的问题，但可以通过以下方法来解决：
数据质量管理：确保使用的数据质量高，准确无误。可以通过数据清洗、数据验证等方法来提高数据质量，减少误差。
模型选择：选择合适的模型来计算信用风险值，确保模型能够准确反映实际情况，减少不确定性。
参数估计：在模型中使用合适的参数估计方法，例如最小二乘法、最大似然估计等，来减少参数估计的误差。
灵敏度分析：进行灵敏度分析，评估模型对不确定性的敏感程度，找出主要影响因素，从而有针对性地降低不确定性。
风险分层：将风险分层，根据不同的风险水平采取不同的管理策略，降低整体风险的不确定性。
应用案例：例如，在银行业中，可以通过建立风险评估体系，结合历史数据和客户信息，采用多种指标和模型来评估客户信用风险，进而制定相应的信贷政策和风险管理措施，从而降低信用风险的不确定性和误差。
综上所述，通过管理数据质量、选择合适的模型、优化参数估计、进行灵敏度分析、风险分层和实践案例应用等方法，可以有效解决加权信用风险值计算中的不确定性和误差问题。