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違約回收率密度函數(shù)模擬的非參數(shù)估計(jì)方法研究

發(fā)布時(shí)間:2018-02-01 07:49

  本文關(guān)鍵詞: 違約回收率 非參數(shù)估計(jì) 核函數(shù) 最優(yōu)窗寬 邊界問題 出處:《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》2014年S1期  論文類型:期刊論文


【摘要】:本文研究違約回收率密度函數(shù)的模擬估計(jì)問題.本文的工作由兩個(gè)方面組成.首先,我們解決了在應(yīng)用非參數(shù)方法估計(jì)違約回收率密度函數(shù)時(shí)如何選取窗寬,以及在使用對(duì)稱核時(shí)如何處理在有界區(qū)間上產(chǎn)生的邊界問題.針對(duì)如何選取合理窗寬提高估計(jì)效果的問題,我們通過將最優(yōu)窗寬選取通過漸近積分誤差最小作為標(biāo)準(zhǔn),然后將滿足漸近積分誤差最小的問題轉(zhuǎn)換為一個(gè)非線性方程,進(jìn)而應(yīng)用插入法與迭代算法,求出最優(yōu)窗寬的收斂解.第二,針對(duì)應(yīng)用普通對(duì)稱核擬合分布于[0,1]區(qū)間內(nèi)的回收率會(huì)產(chǎn)生的估計(jì)量偏差在邊界有增大趨勢問題,我們通過引入邊界核來改善這一現(xiàn)象:首先對(duì)兩種核的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)進(jìn)行理論推導(dǎo),隨后使用蒙特卡羅模擬(Monte Carlo Simulation)方法對(duì)其擬合績效進(jìn)行數(shù)值分析.本文的數(shù)值結(jié)果表明我們引入邊界核方法,這較之普通對(duì)稱核可以有效改善邊界問題,同時(shí)邊界核方法在各個(gè)指標(biāo)上效果更優(yōu).最后,基于穆迪公司官方網(wǎng)站公布的2006年到2011年全球每年違約公司債券和貸款的違約回收率統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)共653個(gè)數(shù)據(jù),我們的實(shí)證案例分析表明,本文引入的邊界核方法與現(xiàn)有普遍使用的以Beta分布刻畫回收率的方法相比較,通過擬合優(yōu)度檢驗(yàn)和Bootstrap檢驗(yàn),我們的違約回收率密度函數(shù)模擬的非參數(shù)邊界核方法比對(duì)應(yīng)的Beta分布刻畫方法更可靠,同時(shí)我們的結(jié)果也明顯優(yōu)于Beta分布刻畫的回收率模型.
[Abstract]:This paper studies the simulation estimation of default recovery rate density function. The work of this paper is composed of two aspects. Firstly, we solve the problem of how to select window width when using nonparametric method to estimate default recovery density function. And how to deal with the boundary problem in the bounded interval when using symmetric kernel, aiming at how to select the reasonable window width to improve the estimation effect. By selecting the minimum error of the asymptotic integration of the optimal window width as the criterion, the problem satisfying the minimum of the asymptotic integral error is transformed into a nonlinear equation, and then the interpolation method and the iterative algorithm are applied. The convergence solution of the optimal window width is obtained. Secondly, the general symmetric kernel is used to fit the distribution. [In the range of 0 ~ 1, the deviation of the estimated quantity will increase at the boundary. We improve this phenomenon by introducing the boundary kernels: firstly, the statistical properties of the two kinds of kernels are theoretically deduced. Then Monte Carlo simulation Monte Carlo simulation method is used to analyze its performance. The numerical results show that we introduce the boundary kernel method. This method can effectively improve the boundary problem compared with the ordinary symmetric kernel, and the boundary kernel method is more effective in each index. Finally. Based on the statistics of default recovery rate of defaulted corporate bonds and loans published by Moody's website from 2006 to 2011, our empirical case study shows that 653 data are available. The boundary kernel method introduced in this paper is compared with the commonly used Beta distribution to describe the recovery rate. The goodness of fit test and Bootstrap test are adopted. Our nonparametric boundary kernel method is more reliable than the corresponding Beta distribution method, and our results are obviously superior to the Beta distribution model.
【作者單位】: 浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院;浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)財(cái)富管理與量化投資協(xié)同創(chuàng)新中心;浙江省政府管制與公共政策研究中心;同濟(jì)大學(xué)風(fēng)險(xiǎn)管理研究所;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(71171176) 同濟(jì)大學(xué)千人計(jì)劃和引進(jìn)人才計(jì)劃基金(139206)
【分類號(hào)】:F832.51;F224;F203
【正文快照】: i引言信用風(fēng)險(xiǎn)一直是金融行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理的最為核心的問題,比如,2010年9月出爐的業(yè)界極為關(guān)注的《巴塞爾協(xié)議III〉〉中對(duì)影響金融資產(chǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)的三大主要因素是:1)違約概率(PD);2)違約損失率(LGD)(其中,回收率(RR)=1-違約損失率;即兩者之和為1,因而可以相互轉(zhuǎn)化)和3)違約風(fēng)險(xiǎn)暴

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):1481350

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