發(fā)布時(shí)間：2018-11-19 21:49

【摘要】：銀行信用組合違約風(fēng)險(xiǎn)的度量和計(jì)算對(duì)銀行監(jiān)管有著重要的意義.使蒙特卡洛研究信用組合違約概率時(shí),為提高模擬效率,越來(lái)越多的學(xué)者采用了重要性抽樣技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn).它主要通過條件獨(dú)立性和"均值移動(dòng)"兩個(gè)步驟實(shí)現(xiàn).本文基于前人研究結(jié)果的基礎(chǔ)之上,提出了一種基于違約相關(guān)性矩陣的多因子變方差的重要性抽樣算法.該算法通過主成分分析選擇違約結(jié)構(gòu)中的占優(yōu)成分并擴(kuò)大其方差來(lái)實(shí)現(xiàn).數(shù)值算例證明了該方法在信用組合遭遇極值事件時(shí),能夠提高模擬效率及計(jì)算精度,具有一定的計(jì)算優(yōu)勢(shì)。
[Abstract]:The measurement and calculation of default risk of bank credit portfolio is of great significance to bank supervision. In order to improve the efficiency of simulation, more and more scholars use importance sampling technique to study the probability of default of credit combination in Monte Carlo. It is mainly realized by conditional independence and mean shift. Based on the results of previous studies, this paper presents an importance sampling algorithm for multivariate variable-variance based on default correlation matrix. The dominant component in the default structure is selected by principal component analysis (PCA) and its variance is expanded. Numerical examples show that this method can improve the efficiency and accuracy of the simulation when the credit combination encounters extreme events, and it has a certain computational advantage.
【作者單位】： 華中科技大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71071067) 教育部高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金資助項(xiàng)目(20110142110068)
【分類號(hào)】：F830.5;F224

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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