發(fā)布時間：2018-03-13 06:01

  本文選題：信用違約互換合約　切入點：因子copula模型　出處：《系統(tǒng)工程理論與實踐》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：多標的資產(chǎn)違約相關(guān)性結(jié)構(gòu)的度量及其聯(lián)合違約時間的模擬是信用違約互換合約定價的關(guān)鍵.Copula函數(shù)和蒙特卡羅模擬是解決此關(guān)鍵問題的有力工具,被廣泛應(yīng)用于信用衍生品定價.本文基于因子t-copula模型,結(jié)合條件蒙特卡羅模擬,構(gòu)建了計算第7n次信用違約互換合約的條件蒙特卡羅算法.該算法能夠捕捉多標的資產(chǎn)違約的尾部相關(guān)性,更準確地度量標的資產(chǎn)組合的違約風(fēng)險及提高違約事件的模擬效率.數(shù)值結(jié)果表明,在考慮尾部相關(guān)性的情形下,采用重要抽樣技術(shù)的JK算法和改進的JK算法是不穩(wěn)定的,不能達到減方差的目的;而本文新構(gòu)建的定價算法更穩(wěn)定,在高斯copula和t-copula模型下,都能夠有效減小估計量的方差,提高信用違約互換合約的定價精度和可靠性.
[Abstract]:The measurement of multi-target asset default correlation structure and the simulation of joint default time are the key of credit default swap contract pricing. Copula function and Monte Carlo simulation are powerful tools to solve this key problem. This paper is based on factor t-copula model and conditional Monte Carlo simulation. A conditional Monte Carlo algorithm for calculating the 7n-th credit default swap contract is constructed. The numerical results show that the JK algorithm using the important sampling technique and the improved JK algorithm are unstable when considering the tail correlation. The new pricing algorithm constructed in this paper is more stable. Under Gao Si copula and t-copula models, the variance of estimator can be reduced effectively, and the pricing accuracy and reliability of credit default swap contracts can be improved.
【作者單位】： 中山大學(xué)嶺南(大學(xué))學(xué)院;華中科技大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金重點項目(71231005) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金(2014QN203)~~
【分類號】：F224;F830

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本文編號：1605093