银行信用组合风险多成分重要性抽样算法研究
[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.
【作者单位】: 华中科技大学管理学院;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(71071067) 教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20110142110068)
【分类号】:F830.5;F224
【二级参考文献】
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,本文编号:2343519
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