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2022-06-10
英文标题:
《Robust XVA》
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作者:
Maxim Bichuch, Agostino Capponi, Stephan Sturm
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最新提交年份:
2020
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英文摘要:
  We introduce an arbitrage-free framework for robust valuation adjustments. An investor trades a credit default swap portfolio with a risky counterparty, and hedges credit risk by taking a position in defaultable bonds. The investor does not know the return rate of her counterparty\'s bond, but is confident that it lies within an uncertainty interval. We derive both upper and lower bounds for the XVA process of the portfolio, and show that these bounds may be recovered as solutions of nonlinear ordinary differential equations. The presence of collateralization and closeout payoffs leads to important differences with respect to classical credit risk valuation. The value of the super-replicating portfolio cannot be directly obtained by plugging one of the extremes of the uncertainty interval in the valuation equation, but rather depends on the relation between the XVA replicating portfolio and the close-out value throughout the life of the transaction. Our comparative statics analysis indicates that credit contagion has a nonlinear effect on the replication strategies and on the XVA.
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中文摘要:
我们引入了一个无套利的框架来进行稳健的估值调整。投资者与风险交易对手交易信用违约掉期投资组合,并通过持有可违约债券来对冲信用风险。投资者不知道其交易对手债券的回报率,但相信其处于不确定区间内。我们推导了投资组合的XVA过程的上界和下界,并证明这些上界可以作为非线性常微分方程的解来恢复。抵押和平仓收益的存在导致了与经典信用风险评估的重要差异。超级复制投资组合的价值不能通过在估值方程中插入不确定性区间的一个极值直接获得,而是取决于XVA复制投资组合与整个交易生命周期内的平仓价值之间的关系。我们的比较静态分析表明,信贷传染对复制策略和XVA具有非线性影响。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Pricing of Securities        证券定价
分类描述:Valuation and hedging of financial securities, their derivatives, and structured products
金融证券及其衍生产品和结构化产品的估值和套期保值
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2022-6-10 10:47:04
强健的XVA*Maxim Bichuch+Agostino CapponiStephan Sturm§2020年2月25日摘要我们为稳健的估值调整引入了无套利框架。投资者与风险交易对手交易信用违约掉期投资组合,并通过持有可违约债券来对冲信用风险。投资者不知道交易对手债券的确切回报率,但她知道它在一个不确定的区间内。我们推导了投资组合的XVA过程的上界和下界,并表明这些上界可以恢复为非线性常微分方程的解。抵押和平仓支付的存在导致了与经典信用风险估值的重要差异。超级复制投资组合的价值不能通过在估值方程中插入不确定性区间的一个极值直接获得,而是取决于XVA复制投资组合与整个交易生命周期内的平仓价值之间的关系。我们的比较静态分析表明,信贷传染对复制策略和XVA具有非线性影响。关键词:稳健XVA、交易对手信用风险、倒向随机微分方程、无套利估值。数学科目分类(2010):91G40、91G20、60H10JEL分类:G13、C321简介经销商在标记其掉期账簿时,需要说明与融资和信贷估值调整相关的市场效率。这些包括支持交易头寸所需的资本、任一交易方过早违约时产生的损失以及资金和抵押品账户的报酬。通常的市场惯例是将这些成本称为交易的XVA。
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2022-6-10 10:47:09
从2011年开始,主要经销商银行开始在其资产负债表上标记这些估值调整;例如,见Cameron(2014)和Beker(2015)。*数据共享不适用于本文,因为本研究中未创建或分析新数据。+电子邮件:mbichuch@jhu.edu约翰·霍普金斯大学应用数学与统计系。这项工作部分由国家科学基金会(DMS-1736414)和艾奇逊·J·邓肯研究促进基金会支持通讯作者。电子邮件:ac3827@columbia.edu,哥伦比亚大学工业工程与运筹学系。§电子邮件:ssturm@wpi.edu,伍斯特理工学院数学科学系。大量文献研究了此类成本对衍生品头寸估值和合规的影响。一系列文献从复制的角度分析了XVA。这些工作包括Crépey(2015a)和Crépey(2015b),他们使用倒向随机微分方程来复制交易现金流,考虑到资金约束。Brigo and Pallavicini(2014)假设存在风险中性定价措施,并获得一个估价方程,该方程考虑了交易对手信用风险、融资和抵押品服务成本。Bieleckian和Rutkowski(2014)构建了一个半鞅框架,并为财富过程提供了一个反向随机微分方程(BSDE),该财富过程复制了一个无违约索赔,假设交易方是无违约的。在Bielecki和Rutkowski(2014)的基础上,Nie和Rutkowski(2018)从投资者及其交易对手的角度研究合同定价,并提供公平的双边价格范围。
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2022-6-10 10:47:12
Burgard和Kjaer(2011b)对参与交易的交易方的违约风险进行了说明,他们使用复制参数推导了衍生价值的部分微分方程表示。Andersen et al.(2019)开发了符合资产定价理论的amodel,并重要地解释了融资策略对债权市场估值的影响。我们参考Crépey等人(2014年)对估值调整文献的概述。第二流文献从企业融资角度对XVA进行了建模。这方面值得注意的贡献包括Albanese和Andersen(2014),他们主要专注于为估值调整提供资金,以及Albanese和Crépey(2019),他们也考虑了资本估值调整。这些文件认为,该银行通过债券持有人和股东的债务和股权融资。股东控制银行并在银行违约前做出投资决策,而债券持有人代表银行的高级债权人。当银行违约时,股东将被消灭,而债权人在违约之前没有决策权,但受到法律的保护,禁止某些可能引发他们向股东转移财富的交易。在这些模型中,假设实际索赔完全由背对背套期保值进行套期保值,而xVa仅因市场不完全而产生,市场不完全源于两个来源。首先,反党派风险无法完美复制。其次,银行经理无法对冲股东向债权人的财富转移,股东也无法获得银行的所有债务。尽管这种方法有其优点,尤其是不必依赖复制参数进行价值调整,但它提出了两个关键假设。
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2022-6-10 10:47:16
首先,它假设合同的交易对手免费支付是完全复制的,而不是根据第一原则设计复制策略(并忽略风险因素的潜在相互作用)。第二,也是最重要的一点,他们假设历史和风险中性概率测度是一致的。当然,这暴露了估值调整的计算面临大量的模型风险,这可以通过本文提出的技术来解释。我们考虑一个市场环境,其中投资者与对手进行信用违约掉期交易,并希望计算其交易头寸的XVA。促成XVA的交易效率包括因国债借贷利率不同而产生的融资成本、因投资者或其交易对手提前违约而产生的损失以及过账初始保证金和变动保证金抵押品的成本。关于信用违约掉期估值调整的现有文献集中于使用简化模型(如Brigo et al.(2014))、结构性信贷模型(如Lipton和Sepp(2009))、以及基于动态连接函数的马尔可夫模型(以解释错向风险)(Bielecki et al.(2012))进行的信用和借记估值调整。这些工作既不考虑额外的资金成本,也不考虑模型的不确定性。与上述文献相比,我们的框架的显著特点是,投资者不确定用于对冲交易对手信贷风险的交易对手债券的回报率,我们计算了基础信用违约掉期投资组合的稳健定价。Fadina和Schmidt(2018)最近的研究开发了一个框架,将模型不确定性纳入可违约的期限结构模型。
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2022-6-10 10:47:19
他们假设违约强度的上下限,并为可违约债券价格构建不确定性区间,忽略估值调整。我们的理论与Avellaneda et al.(1995)提出的不确定波动率理论相似。其中,作者考虑了Black-Scholes型模型,其中标的资产的波动性未知,并且只规定了其价值的先验确定性界限。他们推导出了描述该模型中欧式期权价值的Black-ScholesBarenblatt方程;一维障碍选项的情况也见Lyons(1995)。Fouque和Ning(2017)将分析概括为波动率在两个随机边界之间波动的情况,认为这更好地捕捉到了期限较长的期权的行为。其他相关工作包括Hobson(1998)、El Karouiet al(2009)以及Denis和Martini(2006),他们使用容量理论提供了概率描述。我们关注交易对手账户回报的不确定性对交易估值的影响,并计算XVA的上限和下限。我们的设置与Avellanda et al.(1995)的不确定波动率设置既有相似之处,也有不同之处。一方面,产生稳健XVA的微分方程是普通的一阶微分方程,而在不确定波动中,价格边界是通过求解二阶偏微分方程获得的。我们的框架中出现了其他简化,因为我们不需要处理概率度量的奇异性。
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