模糊随机环境下的单因子Gaussian Copula模型
本文选题：单因子Gaussian + Copula模型 ； 参考：《系统管理学报》2015年04期
【摘要】：现有的对单因子Gaussian Copula模型中相关系数的各种改进,究其本质在于公司资产间相互关系的不可观测性和所获信息的不完全性——人们无法得到关于资产间相互关系大小的精确估计值,对于这一关键信息各人有着不同的模糊性,即现实中的不确定性既包含随机性又包含模糊性。因此,将随机性和模糊性相结合,用于研究诸如违约相关等问题有着现实需要。提出了一种新的带有模糊性分析的单因子Gaussian Copula模型,给出了带有模糊信息的联合违约概率和违约损失率,并用于综合CDO的定价。利用模糊数和随机性分析,不仅可以考虑更多的违约相关过程中不确定性源泉,更能包含投资者对金融市场中各种模糊性的主观判断信度,拓宽了可能的信用利差的范围。
[Abstract]:Various improvements to the correlation coefficients in the single factor Gaussian Copula model, The essence lies in the unobservability of the relationship between the assets of a company and the incompleteness of the information obtained-people cannot get an accurate estimate of the magnitude of the relationship between assets, and there are different ambiguities about this key information. The uncertainty in reality includes both randomness and fuzziness. Therefore, it is necessary to combine randomness and fuzziness to study such problems as default correlation. A new Gaussian Copula model with fuzzy analysis is proposed. The joint default probability and default loss rate with fuzzy information are given and applied to the pricing of CDO synthesis. By using fuzzy number and randomness analysis, we can not only consider more sources of uncertainty in the process of default correlation, but also include investors' subjective judgment reliability of various kinds of fuzziness in financial market, and widen the scope of possible credit spread.
【作者单位】： 东南大学经济管理学院;河南科技学院数学科学学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71171051) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目 江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目(KYLX_0213)
【分类号】：F830;F224
【参考文献】
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【共引文献】
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，本文编号：2113922
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