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文檔簡介
1、2008年美國次貸危機的爆發(fā)對全球金融市場造成重大沖擊。這次危機的爆發(fā)與信用衍生品有直接關(guān)聯(lián),主要原因在于對信用衍生品的定價出現(xiàn)偏差以及其風(fēng)險管理存在重大漏洞。因此,危機后關(guān)于信用衍生品定價和風(fēng)險管理的問題成為金融數(shù)學(xué)領(lǐng)域的一個研究熱點?;诖吮尘埃疚闹饕獙π庞醚苌芳跋嚓P(guān)債券的定價和風(fēng)險管理做一些研究。
首先,本文考慮了資產(chǎn)組合信用衍生品(如擔(dān)保債務(wù)憑證(CDO))的定價和對沖問題。對于該問題,本文從濾子擴張方法(Enla
2、rgement of filtrations)和鞅的浸入性假設(shè)出發(fā),建立了基于隨機違約順序的組合信用風(fēng)險的數(shù)學(xué)框架。在該框架下,簡化了信用衍生品的相關(guān)定價公式,并利用常微分方程解的矩陣指數(shù)表示得到違約分布的一種新展開式,在一定程度上解決了Jarrow和Yu的傳染性模型的CDO定價的計算難題。其次,本文考慮了單個資產(chǎn)(債券)的定價問題。在經(jīng)典的仿射利率期限結(jié)構(gòu)模型中引入了延遲信息的影響,在此基礎(chǔ)上利用隨機時滯微分方程得到半顯式的條件特征函
3、數(shù),并以此計算債券定價公式得到了傳統(tǒng)模型無法描述的利率期限結(jié)構(gòu)。
第一章,介紹組合信用風(fēng)險與利率風(fēng)險的背景知識(基本定義和記號),以及本文的主要結(jié)果。
第二章,首次提出了隨機違約順序(即個體違約出現(xiàn)的先后順序)的概念,并以此構(gòu)建了本文的一個主要研究框架:條件自上而下(Conditionaltop-down)方法。該方法通過提前確定違約順序把無序的個體違約時間轉(zhuǎn)換成次序違約時間。其優(yōu)勢在于結(jié)合了組合信用風(fēng)險建模的兩類傳
4、統(tǒng)方法(自上而下法(Top-down)和自下而上法(Bottom-up))的優(yōu)點,在保留了完整的違約個體信息的同時,使得定價和對沖的相關(guān)計算較為簡便。具體而言,我們把違約順序的信息加入背景信息流,從信息濾子擴張的角度及鞅的浸入性假設(shè)出發(fā)對違約事件建模,并回答了以下三個問題:
(1)什么條件下可以自然地提前確定違約順序?
(2)如何設(shè)定隨機違約順序的參數(shù)化概率分布?
(3)在順序提前確定的條件下,如何簡化違約
5、損失分布的公式?
對于第一個問題,發(fā)現(xiàn)在經(jīng)典的濾子擴張的浸入性假設(shè)下,違約順序無法自然地提前確定,因此提出了“可提前確定違約順序的假設(shè)”(Jarrow和Yu的傳染性模型是此假設(shè)的特例)?;诖思僭O(shè),違約時間可以通過隨機違約順序的概率分布自上而下地構(gòu)造。對于第二個問題,本文一方面從經(jīng)典的個體傳染性模型出發(fā),推導(dǎo)出違約順序上的概率分布;另一方面從隨機置換的概率角度出發(fā),利用置換的逆序數(shù)指標代表信用組合的異質(zhì)性,直接設(shè)定違約順序上的
6、參數(shù)化概率分布。對于第三個問題,本文利用條件自上而下的方法提高了模擬方法的數(shù)值效果,且對于特殊的條件馬爾可夫損失過程,還能利用常微分方程計算一些組合信用衍生品的定價問題。
第三章,基于以上隨機違約順序框架,本文在一定程度上解決了經(jīng)典的自下而上的違約傳染模型因為CDO個體數(shù)量較多(N>100)導(dǎo)致違約狀態(tài)成指數(shù)(2N)增長,從而無法計算定價公式的難題。在以上框架下,我們可以推導(dǎo)出違約順序的概率分布且使得違約狀態(tài)只有N個元素,并利
7、用常微分方程解的矩陣指數(shù)表示,發(fā)現(xiàn)了一種違約分布的新展開公式。這種展開式的優(yōu)勢在于其在計算組合個體較多、異質(zhì)性滿足一定條件時收斂速度和精確度都較高。例如,利用此展開式,能夠快速(6秒)計算一個異質(zhì)組合(N=100)的違約分布(相對誤差<0.3%)和CDO定價公式(相對誤差<0.02%)。這種精確度高的方法一方面解決了傳統(tǒng)違約模型中稀有事件(Rare event)模擬精確度低(相對誤差可達到1000倍)的難題;另一方面準確地估計了信用衍生
8、品對個體違約的敏感性(敏感性分析對精度要求高)。最后,還把傳染性模型的方法推廣到仿射隨機違約強度的情形,并得到了類似的違約分布的可計算展開公式。
第四章,本文在利率和信用風(fēng)險研究的經(jīng)典仿射期限結(jié)構(gòu)模型中加入了信息延遲的影響。信息延遲作為金融市場中不完全信息的一種表現(xiàn)形式,容易導(dǎo)致投資者未及時掌握相關(guān)的信息從而造成一定的風(fēng)險。在本模型中,通過一組連續(xù)時間隨機時滯微分方程來刻畫期限結(jié)構(gòu)的延遲信息,并利用收斂逼近,發(fā)現(xiàn)該模型是帶滯后
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