摘要翻译：
本文建立了企业投资组合中相关违约时间的动态点过程模型，并分析了随着资产池规模的增长，典型的违约情况在极限范围内的变化。在我们的模型中，一个公司以随机强度违约，它受到一个特殊的风险过程，一个所有公司共有的系统风险过程，以及过去的违约行为的影响。我们证明了池中违约率的一个大数定律，它描述了违约的“典型”行为。
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英文标题：
《Default clustering in large portfolios: Typical events》
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作者：
Kay Giesecke, Konstantinos Spiliopoulos, Richard B. Sowers
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最新提交年份：
2013
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Risk Management        风险管理
分类描述：Measurement and management of financial risks in trading, banking, insurance, corporate and other applications
衡量和管理贸易、银行、保险、企业和其他应用中的金融风险
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一级分类：Mathematics        数学
二级分类：Probability        概率
分类描述：Theory and applications of probability and stochastic processes: e.g. central limit theorems, large deviations, stochastic differential equations, models from statistical mechanics, queuing theory
概率论与随机过程的理论与应用：例如中心极限定理，大偏差，随机微分方程，统计力学模型，排队论
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Computational Finance        计算金融学
分类描述：Computational methods, including Monte Carlo, PDE, lattice and other numerical methods with applications to financial modeling
计算方法，包括蒙特卡罗，偏微分方程，格子和其他数值方法，并应用于金融建模
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英文摘要：
  We develop a dynamic point process model of correlated default timing in a portfolio of firms, and analyze typical default profiles in the limit as the size of the pool grows. In our model, a firm defaults at a stochastic intensity that is influenced by an idiosyncratic risk process, a systematic risk process common to all firms, and past defaults. We prove a law of large numbers for the default rate in the pool, which describes the "typical" behavior of defaults.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/1104.1773