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2022-05-09
英文标题:
《A martingale representation theorem and valuation of defaultable
  securities》
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作者:
Tahir Choulli, Catherine Daveloose, Mich\\`ele Vanmaele
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最新提交年份:
2018
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英文摘要:
  We consider a market model where there are two levels of information. The public information generated by the financial assets, and a larger flow of information that contains additional knowledge about a random time. This random time can represent many economic and financial settings, such as the default time of a firm for credit risk, and the death time of an insured for life insurance. By using the expansion of filtration, the random time uncertainty and its entailed risk are fully considered without any mathematical restriction. In this context with no model\'s specification for the random time, the main challenge lies in finding the dynamics and the structures for the value processes of defaultable or mortality and/or longevity securities which are vital for the insurance securitization. To overcome this obstacle, we elaborate our optional martingale representation results, which state that any martingale in the large filtration stopped at the random time can be decomposed into precise and unique orthogonal local martingales (i.e. local martingales whose product remains a local martingale). This constitutes our first and probably the principal contribution. Even though the driving motivation for this representation resides in credit risk theory, our results are applicable to several other financial and economics contexts, such as life insurance and financial markets with random horizon. Thanks to this optional representation, we decompose any defaultable or mortality and/or longevity liability into the sum of \"non-correlated\" risks using a risk basis. This constitutes our second contribution.
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中文摘要:
我们考虑一个市场模型,其中有两个级别的信息。金融资产产生的公共信息,以及包含随机时间额外知识的更大信息流。这种随机时间可以代表许多经济和金融环境,例如公司信用风险的默认时间,以及人寿保险被保险人的死亡时间。利用滤波展开,在不受任何数学约束的情况下,充分考虑了随机时间不确定性及其带来的风险。在这种情况下,由于没有对随机时间的模型说明,主要的挑战在于找到对保险证券化至关重要的可违约或死亡和/或寿命证券的价值过程的动力学和结构。为了克服这个障碍,我们详细阐述了可选的鞅表示结果,该结果表明,在随机时间停止的大过滤中的任何鞅都可以分解为精确且唯一的正交局部鞅(即乘积仍然是局部鞅的局部鞅)。这是我们的第一次,也可能是主要贡献。尽管这种表述的驱动动机存在于信用风险理论中,但我们的结果也适用于其他一些金融和经济学背景,如人寿保险和随机期金融市场。由于这种可选表示,我们使用风险基础将任何可违约或死亡和/或寿命责任分解为“非相关”风险之和。这是我们的第二个贡献。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Mathematical Finance        数学金融学
分类描述:Mathematical and analytical methods of finance, including stochastic, probabilistic and functional analysis, algebraic, geometric and other methods
金融的数学和分析方法,包括随机、概率和泛函分析、代数、几何和其他方法
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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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2022-5-9 08:13:46
一个鞅表示定理和可违约证券的估值我们考虑一个市场模型,其中有两个层次的信息。由金融资产产生的公共信息,以及包含随机时间额外知识的更大信息流。这种随机时间可以代表许多经济和金融环境,例如信用风险企业的默认时间,以及人寿保险被保险人的死亡时间。通过使用过滤的扩展,可以在没有任何数学限制的情况下充分考虑随机时间不确定性及其带来的风险。在这种情况下,由于没有针对随机时间的模型规定,主要的挑战在于找到对保险证券化至关重要的违约或死亡和/或损失证券的价值过程的动力学和结构。为了克服这个障碍,我们详细阐述了可选的鞅表示结果,该结果表明,在随机时间停止的大过滤中的任何鞅都可以分解为精确且唯一的正交局部鞅(即,生成的局部鞅仍然是局部鞅)。这是我们的第一项贡献,可能是主要贡献。尽管这种表述的驱动力存在于信用风险理论中,但我们的结果也适用于其他几个金融和经济环境,如人寿保险和具有随机视野的金融市场。由于这种可选的重新表述,我们使用风险基础将任何违约或抵押和/或寿命责任分解为“非相关”风险之和。
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2022-5-9 08:13:49
这是我们的第二个贡献。关键词:死亡时间/随机期限/违约、逐步扩大过滤、期权鞅表示、风险分解、可违约证券、证券估值。这项研究得到了NSERC的支持(通过NSERC RGPIN04987拨款)。作者希望感谢A.Aksamit,J.Deng,V.Galvani,M.Jeanblanc,M.Rutkowski,Th。Schmidt,M.Schweizer和第11届学士学位(2017年1月)的参与者,以获得有用的建议、讨论、评论和/或建议。Tahir Choulli感谢Mich`ele Vanmaele和根特大学应用数学、计算机科学和统计系(根特大学)的邀请和热情款待,这项工作就是从这里开始的。作者非常感谢两位匿名推荐人和一位匿名AE,感谢他们提出的相关建议和意见,这些建议和意见形成了最终版本。可能的错误是我们的唯一责任。通讯地址:加拿大埃德蒙中央学术大楼632号阿尔伯塔大学数学与统计科学系塔希尔·乔利;电子邮件:tchoulli@ualberta.ca1引言本文考虑了一个由初始市场定义的金融框架,其特征是信息流F及其基础交易资产S,以及发生时可能无法通过F看到的随机时间。在这种情况下,我们的主要目标在于对风险进行分类,确定风险基础,然后在此基础上代表任何一般和复杂的风险。我们的结果具有明显的动机,适用于信用风险理论、人寿保险和金融领域。虽然关于随机期的文献比较少,而且主要是在离散市场模型的经济学中,但关于信贷风险的文献(τ代表违约时间)非常广泛。
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2022-5-9 08:13:52
在这些文献中,我们让读者参考[8,9,18,20],其中的参考文献很少引用。我们的鞅分类和表示的作用和重要性从这篇文献中清晰可见。对于人寿保险来说,由于死亡率和/或寿命风险管理的新方向,即证券化,我们的结果的作用变得非常重要。然而,这个角色似乎既不明确也不直接,需要更多细节。因此,为了方便读者阅读,本段的其余部分将详细介绍本章对我们的结果的预测应用。人寿保险公司和基金面临两种主要风险:财务风险和死亡或寿命风险。财务风险与风险资产的投资有关,而死亡风险源于死亡时间的不确定性,可以分为系统风险和非系统风险。关于这方面的更多细节,我们参考[13,14]及其参考文献。长寿风险指的是未来死亡趋势超过当前假设的风险。除了系统性死亡风险之外,这种风险不能通过增加投资组合的规模来分散。最近,人们对将此类非流动性风险转移到金融市场的兴趣高涨,这使得许多零售产品能够进行风险共担和风险转移。这一过程被称为证券化,并在20世纪90年代中期通过保险相关证券化和灾难性债券市场开始了纯粹的保险风险。最初的风险证券化是2003年12月的瑞士再保险维塔资本发行。在[11]中,参见[6,10]和其中的参考文献,作者是第一个提倡使用与运动相关的证券将长寿风险转移到资本市场的人。
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2022-5-9 08:13:55
死亡证券化的一个关键挑战在于确定将用于该证券化的死亡证券(如长寿债券)的价格及其动态。这些价格显然在很大程度上取决于所使用的死亡率模型和对这些证券定价的方法。在[21]的李-卡特模型中,有许多关于死亡率建模的建议。这些模型可分为两大类,这取决于获得的模型是受信贷风险建模启发的,还是受利率建模启发的。许多模型假设条件生存概率的路径随着时间的推移而降低。这一点受到了[5]的分别批评,作者建议对longevitybonds\'a la Heath Jarrow Morton进行建模。最近,在[16]中(相关讨论另见[12,7]),作者使用CAPM和CCPAM对长寿债券进行定价,并得出结论,这种定价与现实不符,并认为这可能是一种“死亡率溢价谜题”`a laMehra and Prescott[22]。虽然这一死亡率溢价之谜可能存在,但死亡率模型的“差和/或差”规格在获得长寿债券的错误价格方面起着重要作用。因此,人们自然会问,长寿债券价格过程的动态是否可以在没有死亡率说明的情况下进行描述。或者换句话说,有人问以下问题:对于任意τ,可违约证券的价值过程的动力学是什么?(1.1)1.1我们的主要目标和相关概念为了准确、数学地描述我们的主要目标,我们需要一些符号。在整篇论文中,我们考虑了给定的金融市场模型,该模型由元组进行数学描述(Ohm, G、 F,S,P)。这里,过滤概率(Ohm, G、 F=(英尺)t≥0,P)满足通常条件(即。
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2022-5-9 08:13:58
过滤是完整且正确的(连续的)Ft G、 S是一个FSEMI鞅,表示d风险资产的贴现价格过程。随机时间(违约死亡率)用τ建模,τ在数学上是任意的[0+∞]-有值随机变量。由公共流F和随机时间τ产生的信息流将用G表示,其中三个分量F、τ和G之间的关系将在下一节中具体说明。因此,我们的目标可以概括为两个密切相关的主要目标。目的在于对(1.1)给出准确而严格的答案。据我们所知,所有关于违约率、死亡率和/或寿命的现有文献都假设τ有一个特定的模型,并据此导出了所考虑证券的价值过程的动力学。我们的第二个目标是通过数学建模将风险分为三类,并阐述以下关系。G-高达τ=R的风险PFR,PDR。。。,PDRk,CR。。。,CRl. (1.2)在这个等式中,模型PFR、PD和CR分别指“纯”金融风险、纯违约风险和相关性风险——金融市场和违约之间内在的相关性。函数R是将所有三种类型的风险连接到G中直至τ的风险的函数。多亏了套利理论,一个风险可以在数学上等同于一个鞅。因此,本着这种精神,方程(1.2)可以用鞅理论改写如下。对于任意的gale,τpd=MG+M(pd)k+M(cr)+…+M(cr)l.(1.3)上述方程RHS中的所有项都是G-局部鞅,最好是相互正交的,分别代表纯金融风险、纯违约风险和相关风险。
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