基于条件蒙特卡罗方法的信用违约互换合约定价

发布时间：2018-03-13 06:01

  本文选题：信用违约互换合约　切入点：因子copula模型　出处：《系统工程理论与实践》2017年08期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：多标的资产违约相关性结构的度量及其联合违约时间的模拟是信用违约互换合约定价的关键.Copula函数和蒙特卡罗模拟是解决此关键问题的有力工具,被广泛应用于信用衍生品定价.本文基于因子t-copula模型,结合条件蒙特卡罗模拟,构建了计算第7n次信用违约互换合约的条件蒙特卡罗算法.该算法能够捕捉多标的资产违约的尾部相关性,更准确地度量标的资产组合的违约风险及提高违约事件的模拟效率.数值结果表明,在考虑尾部相关性的情形下,采用重要抽样技术的JK算法和改进的JK算法是不稳定的,不能达到减方差的目的;而本文新构建的定价算法更稳定,在高斯copula和t-copula模型下,都能够有效减小估计量的方差,提高信用违约互换合约的定价精度和可靠性.
[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.
【作者单位】： 中山大学岭南(大学)学院;华中科技大学管理学院;
【基金】：国家自然科学基金重点项目(71231005) 中央高校基本科研业务费专项资金(2014QN203)~~
【分类号】：F224;F830

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本文编号：1605093