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2022-05-25
英文标题:
《Wrong-Way Risk Models: A Comparison of Analytical Exposures》
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作者:
Fr\\\'ed\\\'eric Vrins
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最新提交年份:
2016
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英文摘要:
  In this paper, we compare static and dynamic (reduced form) approaches for modeling wrong-way risk in the context of CVA. Although all these approaches potentially suffer from arbitrage problems, they are popular (respectively) in industry and academia, mainly due to analytical tractability reasons. We complete the stochastic intensity models with another dynamic approach, consisting in the straight modeling of the survival (Az\\\'ema supermartingale) process using the $\\Phi$-martingale. Just like the other approaches, this method allows for automatic calibration to a given default probability curve. We derive analytically the positive exposures $V^+_t$ \"conditional upon default\" associated to prototypical market price processes of FRA and IRS in all cases. We further discuss the link between the \"default\" condition and change-of-measure techniques. The expectation of $V^+_t$ conditional upon $\\tau=t$ is equal to the unconditional expectation of $V^+_t\\zeta_t$. The process $\\zeta$ is explicitly derived in the dynamic approaches: it is proven to be positive and to have unit expectation. Unfortunately however, it fails to be a martingale, so that Girsanov machinery cannot be used. Nevertheless, the expectation of $V^+_t\\zeta_t$ can be computed explicitly, leading to analytical expected positive exposure profiles in the considered examples.
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中文摘要:
在本文中,我们比较了在CVA背景下建模错误路径风险的静态和动态(简化形式)方法。尽管所有这些方法都可能存在套利问题,但它们(分别)在工业界和学术界广受欢迎,主要是由于分析的可处理性原因。我们用另一种动态方法完成了随机强度模型,包括使用$\\ Phi$-鞅直接建模生存(Az¨ema supermartingale)过程。与其他方法一样,此方法允许对给定的默认概率曲线进行自动校准。我们通过分析得出,在所有情况下,与FRA和IRS的典型市场价格过程相关的正风险敞口V^+\\U t$“有条件违约”。我们进一步讨论了“默认”条件与测量技术变化之间的联系。以$\\tau=t$为条件的$V^+\\u t$预期等于无条件的$V^+\\u t\\zeta\\u t$。过程$\\zeta$是在动态方法中明确推导出来的:它被证明是积极的,并且具有单位期望值。然而,不幸的是,它不是鞅,所以Girsanov机制不能使用。然而,可以明确计算$V^+\\u t\\zeta\\u t$的预期值,从而在所考虑的示例中得出分析预期的正暴露曲线。
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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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2022-5-25 07:24:08
错误方向风险模型:分析风险的比较*Louvain管理学院和COREUniversit\'e catholique de LouvainMay,2016年8月18日摘要本文比较了在CVA背景下建模错误路径风险的静态和动态(简化形式)方法。尽管所有这些方法都可能会受到套利问题的影响,但它们(分别)在业界和学术界很受欢迎,主要是由于分析的可跟踪性原因。我们用另一种动态方法完成了随机强度模型,包括使用Φ-鞅直接建模生存(Az'ema supermartingale)过程。与其他方法一样,此方法允许自动校准到给定的默认概率曲线。我们通过分析得出,在所有情况下,与FRA和IRS的典型市场价格过程相关的“违约条件”正风险敞口V+t。我们进一步讨论了“默认”条件与测量技术变化之间的联系。V+t条件τ=t的期望值等于V+tζt的无条件期望值。过程ζ在动态方法中明确推导:它被证明是正的,并且具有单位期望值。不幸的是,它并不是鞅,所以Girsanov机制不能使用。然而,可以明确计算V+tζtca的预期值,从而在所考虑的示例中得出分析预期的正暴露值。*联系方式:Chauss’ee de Binche 151,办公室A.212,B-7000 Mons,比利时。电子邮件:frederic。vrins@uclouvain.be.我们感谢ING银行的CVA部门为我们提供了用于校准风险敞口的数据。1简介推动衍生品价格的一个重要因素是交易对手风险。
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2022-5-25 07:24:12
通过计算贴现未来现金流的风险中性预期值得出的交易对手无风险价格需要通过所谓的信用价值调整或CVA进行调整。后者旨在获取交易对手违约造成的损失的价值。其计算涉及条件期望。相关条件指的是我们对给定违约的投资组合价值感兴趣的事实:它捕获了信贷/市场的混合依赖性。这种市场信用关系通常被称为错误方向风险(WWR)。根据考虑的投资组合,WWR可能非常重要;自言自语的例子是当一个人多头买入对方的股票(正确的方式)或卖出(错误的方式)。尽管自金融危机和雷曼兄弟破产以来,交易对手风险尤其是CVA受到了更多的关注,但WWR影响的建模仍然是一个难题。在金融行业,大多数现有模型都依赖于静态或动态copulas(Gregory(2010)、Sokol(2011a)、Cepedes等人(2010)),而学者们通常会以不同的方式解决这个问题,他们通常更喜欢基于随机强度方法的动态设置(Hull and White(2012)、Brigo等人(2013))。在同时违约问题变得相关的情况下,还制定了处理CVAon信用违约掉期或双边交易对手风险管理的具体方法(见Brigo et al.(2013)和其中的参考资料,尤其是R'epey、Jeanblanc、Bielecki和其他合著者在这方面的工作,例如Assefa et al.(即将出版))。然而,令人惊讶的是,到目前为止,还没有提出关于WWR预期正暴露(EPE)比例和CVA水平的模型比较。
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2022-5-25 07:24:15
此外,现有的连续模型侧重于上述方法中的所有方法,同时可以考虑其他替代方法。另一个值得研究的方面是,是否可以使用测量技术的变化来处理预期中的WWR条件。事实上,条件期望只不过是关于条件密度的期望,人们可能会想,这种技术与Girsanov理论的结合是否有助于降低问题的维数。本文的目标是通过观察混合相关性对WWR EPEpro文件的影响,以及对静态和随机强度模型的原型暴露路径的CVA水平的影响,填补这一差距。我们还基于Φ-鞅导出了一个新的动态建模设置,Φ-鞅是在[0,1]中发展起来的一个可处理鞅。我们表明,它的行为类似于copula方法,因为相关性影响比随机强度模型产生的影响更为显著。本文的组织结构如下。我们首先回顾了CVA的定价公式,并强调了WWR的影响。然后,我们在第2.1节中回顾了静态(基于copula的重采样)模型的机制。在第2.2节中,我们介绍了WWR的两种动态方法。在引入新的设置之前,我们首先回顾了信贷风险建模的强度范式,我们称之为鞅方法。然后,我们在第3节中介绍了两种方案,旨在以原型的方式对远期利率协议(FRA)和利率掉期(IRS)的风险敞口进行建模。对于其中的每一个,WWR暴露都是在静态(第3.2节)和动态(第3.3节)模型中推导出来的。
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2022-5-25 07:24:18
最后,在第3.4.2节CVA和错误方式风险模型中对重抽样、随机强度和鞅方法进行了比较。起点是信用估值调整(CVA)的表达式,表示为交易对手违约导致的衍生工具组合未收回损失的现值Gregory(2010);Brigo等人(2013):CV A:=E【V+τ1I{τ6T}】。(2.1)在该表达式中,E代表风险中性度量Q下的预期,vt表示时间t时衍生产品组合的调整后(即贴现)价值,t是投资组合到期日,τ是代表交易对手违约时间的随机变量,1I{ω}是指标函数,如果ω为真,则为1,否则为零。我们将折扣价格过程称为无条件折扣过程。该表达式可以通过对交易对手违约时间的第一个条件重写,然后使用交易对手的生存概率曲线G(t):=Q{τ>t},由主要可用市场信息确定:CV A=-中兴通讯[V+t |τ=t]dG(t)=中兴通讯[V+t |τ=t]h(t)G(t)dt(2.2),其中,在最后一个表达式中,我们通常假设τ是由确定性风险率函数h(t)>0:G(t):=e的时间非均匀泊松过程的第一次跳跃触发的-Rth(s)ds=:1-\'G(t)。(2.3)为了保持符号简单,我们已隐含地假设交易对手的回收率为零,但通过重新调整上述表达式的比例,可以轻松放宽该假设。
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2022-5-25 07:24:21
同样,我们也忽视了金融机构违约的可能性,即关注单边CVA。我们假设(Vt,τ)允许节理密度fVt,τ,τ的密度fτ在R+上严格为正,因此e[V+t |τ=t]=fτ(t)R∞xfVt,τ(x,t)dx在贴现风险独立于交易对手信用价值的特殊情况下,我们得到⊥=中兴通讯[V+t]h(t)G(t)dt。(2.4)如上所述,这种信贷市场独立性假设通常不现实,可以区分无条件(贴现)预期正风险E【V+t】和有条件(贴现)预期正风险E【V+t |τ=t】。我们自然将E[V+t |τ=t]称为错误的预期正风险敞口或WWR EPE,暗示我们正在考虑贴现风险敞口。信贷或有产品的建模可以通过我们所知的两种主要方式来处理。2.1使用静态(高斯)copula重新采样静态设置在实践者中非常流行(Sokol(2011a),Cepedes等人(2010),Sokol(2011b))。它依赖于连接函数,并允许采用计算效率高的两步程序来分离信贷和市场风险。在这种方法中,首先计算未来某个时间点{t,…,tn}到投资组合到期日的贴现风险敞口的风险中性分布FVt(x)。这些分配需要在投资组合级别进行计算。因此,在实践中,需要绘制贴现组合价格(称为风险敞口)的样本路径,忽略交易对手风险Vt(ω),然后计算经验分布^FVt(x)。在第二阶段,对于每个ti,我们通过平均从Vti分布中提取的样本来计算E[V+ti |τ=ti]。
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