延迟滤波下的公司债违约概率测度

发布时间：2019-09-21 11:35

【摘要】：违约概率是公司信用风险管理的重要参数,是计算公司预期违约损失、债券定价以及信贷组合管理的基础.为了更准确更有效地测度违约概率,引入了延迟滤波来定义不完全信息,改变信息结构,减少"噪音",以提高违约概率测度的精确性;用重随机Poisson过程的延迟滤波取代由布朗运动所形成的自然滤波的鞅来计算违约概率以避免一些金融资产的运动并不具备鞅性的缺陷;信用分析模型中的难点——违约强度可根据市场信息来估计.这一方法对于缺少历史违约数据的新兴市场公司债违约概率的测度,提供了一种可供借鉴的思路和方法.
【图文】：

在不同的λ和a的情况下,利用计算机技术分别模拟出λ在奇数和偶数状态下的f(t)和F(t)的图形(见图1~图4),这是符合我们对违约状态分析的.当λ=3,a=0.5时,取t=0.05,模拟的f(t)和F(t)如图1和图2所示·　t图1　λ为奇数时的违约概率密度函数(λ=3,a=0.5,t=0.05)Fig.1　The default probabilitydensity function whenλis odd(λ=3,a=0.5

(见图1~图4),这是符合我们对违约状态分析的.当λ=3,a=0.5时,取t=0.05,模拟的f(t)和F(t)如图1和图2所示·　t图1　λ为奇数时的违约概率密度函数(λ=3,a=0.5,t=0.05)Fig.1　The default probabilitydensity function whenλis odd(λ=3,a=0.5,t=0.05)　t图2　λ为奇数时的违约概率分布函数(λ=3,a=0.5,t=0.05)Fig.2　The default probability distributionfunction whenλis odd(λ=3,a=0.5
【作者单位】： 暨南大学金融系金融研究所;华南理工大学经济与贸易学院;
【基金】：国家社会科学基金资助项目(07BGJ007)
【分类号】：F832.2

【共引文献】

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