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2022-05-07
英文标题:
《Monte Carlo Calculation of Exposure Profiles and Greeks for Bermudan and
  Barrier Options under the Heston Hull-White Model》
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作者:
Q. Feng, C.W. Oosterlee
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最新提交年份:
2014
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英文摘要:
  Valuation of Credit Valuation Adjustment (CVA) has become an important field as its calculation is required in Basel III, issued in 2010, in the wake of the credit crisis. Exposure, which is defined as the potential future loss of a default event without any recovery, is one of the key elementsfor pricing CVA. This paper provides a backward dynamics framework for assessing exposure profiles of European, Bermudan and barrier options under the Heston and Heston Hull-White asset dynamics. We discuss the potential of an efficient and adaptive Monte Carlo approach, the Stochastic Grid Bundling Method}(SGBM), which employs the techniques of simulation, regression and bundling. Greeks of the exposure profiles can be calculated in the same backward iteration with little extra effort. Assuming independence between default event and exposure profiles, we give examples of calculating exposure, CVA and Greeks for Bermudan and barrier options.
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中文摘要:
信贷估值调整(CVA)的估值已成为一个重要领域,因为2010年发布的《巴塞尔协议III》在信贷危机后要求对其进行计算。风险敞口是CVA定价的关键要素之一,它被定义为违约事件的潜在未来损失而不进行任何恢复。本文提供了一个反向动力学框架,用于评估赫斯顿和赫斯顿赫尔白色资产动力学下欧洲、百慕大和屏障期权的风险敞口概况。我们讨论了一种有效且自适应的蒙特卡罗方法,即随机网格捆绑方法(SGBM),它采用了模拟、回归和捆绑技术。在相同的反向迭代中,几乎不需要额外的努力就可以计算出曝光曲线的长度。假设违约事件和风险敞口之间独立,我们给出了计算百慕大和屏障期权的风险敞口、CVA和希腊的例子。
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分类信息:

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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一级分类:Mathematics        数学
二级分类:Numerical Analysis        数值分析
分类描述:Numerical algorithms for problems in analysis and algebra, scientific computation
分析和代数问题的数值算法,科学计算
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2022-5-7 06:04:39
Heston Hull WhiteModelQ下的风险敞口比例和风险敞口以及屏障选项的蒙特卡罗计算。冯*C.W.Oosterlee+2014年12月12日信贷估值调整(CVA)的估值已成为一个重要领域,因为在信贷危机之后,2010年发布的《巴塞尔协议III》要求对其进行计算。风险敞口是CVA定价的关键因素之一,它被定义为违约事件的潜在未来损失,且没有任何恢复。本文提供了一个反向动力学框架,用于评估Heston和Heston Hull White asset dynamics下欧洲、百慕大和屏障选项的风险敞口。我们讨论了一种高效、自适应的蒙特卡罗方法——随机网格捆绑法(SGBM)的潜力,该方法采用了模拟、回归和捆绑技术。风险敞口比例可以在相同的反向迭代中计算,几乎没有额外影响。假设违约事件和风险敞口之间独立,我们给出了计算百慕大和屏障期权的风险敞口、CVA和希腊的例子。关键词:信用估值调整(CVA)、风险敞口比例、欧洲、百慕大、障碍期权、随机网格捆绑法、蒙特卡罗模拟、最小二乘多项式近似、希腊人、赫斯顿模型、赫斯顿-赫尔-怀特模型。1简介交易对手信用风险(CCR)是指金融合同的交易对手在合同到期前违约,因此无法支付合同要求的所有款项的风险。自2007年开始的金融危机以来,CCR的管理受到了特别关注[1]。OTC(场外交易)衍生品合同尤其受CCR的约束,因为交易是在没有第三方监督的情况下直接在双方之间进行的。
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2022-5-7 06:04:42
2010年发布的巴塞尔协议III引入了一项额外的资本费用要求,称为信用估值调整(CVA),以弥补场外衍生品交易对手违约事件的损失风险。CVA等于合同的无风险价值和市场价值之间的差异,以及交易对手违约的可能性,这表明CVA实现了CCR的市场价值[1]。CVA定价的一个难点在于违约时损失的不确定性,违约通常被定义为风险敞口。随着市场的变化,合同的敞口价值会随着时间的推移而变化,偏离初始账面价值[1]。CCR的存在可能会对百慕大期权的行使策略产生重大影响,例如,持有人可以决定提前行使期权,以降低未来违约事件的风险[2]。
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2022-5-7 06:04:45
然而,在本文中,我们假设违约和风险敞口值之间的独立性,并且我们进一步假设交易对手违约的存在对持有人行使期权的决策没有影响。蒙特卡罗模拟是一种广泛用于确定基础资产经验分布的方法,但其他定价方法也适用于风险敞口的计算。在[3]中,COS方法适用于在列维过程下对百慕大期权的风险敞口进行定价;在[4]中,使用有限差分法计算Heston模型下的暴露值。*CWI,数学和计算机科学中心,荷兰阿姆斯特丹,qian@cwi.nl+CWI数学和计算机科学中心,以及荷兰代尔夫特理工大学,c.w。oosterlee@cwi.nlOne本文的重点是开发和理解一种自适应且高效的蒙特卡罗方法,即随机网格捆绑法(SGBM),用于计算欧洲、百慕大、单一资产的障碍期权在随机波动和随机利率动态下的风险敞口(分别为赫斯顿和赫斯顿-赫尔-怀特模型)。我们将研究SGBM的收敛性和性能,主要用于评估百慕大期权的风险敞口,确定准确的希腊值,并给出障碍期权的相应结果。Jain和Oosterlee在[5]中提出了SGBM,用于根据Black Scholesdynamics为百慕大多资产衍生品合同定价。该方法基于模拟、回归和捆绑。Carriere(1996)[6]、Tsitsiklis和Van Roy(2001)[7]或Longsta off和Schwartz(2001)[8]早些时候曾使用模拟和回归为美式期权定价。
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2022-5-7 06:04:49
所有这些方法虽然在某些方面有所不同,但都是基于回归来近似每个时间点的连续值,以确定最佳运动策略。最初的定价方法有几处修改和比较,如[9]或Broadie、Glasserman和Ha(2000)[10]。在[11]中,Glasserman和Yu(2002)比较了所谓的“以后回归”方法和“现在回归”方法,并总结了“以后回归”的优越性。SGBM也是基于“回归方法”;结合每个模拟时间步的网格点捆绑,增强了回归步骤。SGBM的一个重要特征是,在每个时间点,期权价值(以及风险敞口价值)在随机网格的每个网格点都是可用的,而不仅仅是在货币点。这在动态规划原理中是有益的,可以提供精确的直接估计,并有助于在所有时间点精确计算。在第3节中,解释了应用SGBM计算欧洲、百慕大和屏障选项风险敞口比例的框架;我们将深入了解多项式空间上期权和连续值的近似,从而为回归步骤选择基函数;基于收敛性分析,可以解释使用束的必要性。第4节分别给出了Heston和HestonHull-White(HHW)模型的计算细节和数值结果。HHW模型在为长期合同定价时是一个有用的模型,在长期合同中,我们观察到资产的隐含效用微笑,并且我们需要一个随机利率。例如,FXmarkets以及养老金和保险行业的嵌入式期权或浮动期权都会遇到这种模式。
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2022-5-7 06:04:52
我们针对HHW模型的SGBM敞口定价技术基于[12]中的全尺度动态近似。在我们开始关注SGBM之前,我们将概述CVA和风险敞口的概念和数学公式,并在第2.2节CVA、风险敞口和期权定价中提供定价的反向定价动态。CVA定价主要有三个关键要素:(1)违约损失(LGD),这是违约事件中损失的百分比,(2)预期风险敞口(EE),它量化了未来时间点的损失预期和(3)交易对手违约概率(PD)。通常认为LGD是基于市场信息的固定比率,我们也假设LGD是恒定的[1]。然而,在一般的现实生活中,这三个要素是相互关联的,而不是相互独立的,这是由错误方式(或正确方式)风险的概念所指示的。在这里,我们假设独立性,并专注于在随机波动率/随机利率资产动态下的风险敞口和相应的风险敞口的准确计算。错误的风险概念留给我们未来的研究。信用风险敞口是指衍生品合约持有人在违约事件中的经济损失,且没有任何恢复。当另一方违约时,合同持有人仅在合同具有正的市场价值(MtM)时才承担损失,即风险敞口被定义为合同市场价值和零的最大值。我们在本文中关注的是单边CVA,尽管CCRis是合同双方之间的双边协议。由于市场走势不可预测,未来的敞口价值不确定。通过生成大量资产路径,我们可以通过模拟生成经验敞口密度。[13]中给出了计算未来各点OTC衍生产品风险敞口分布的一般框架。
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