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極值相依模型下投資組合之重要性取樣法 / An importance sampling (IS) for evaluating portfolio with extremal dependence model

陳家丞, Chen, Chia Chen Unknown Date (has links)
在針對投資組合之信用風險模擬時,如何選取適當的模型來解釋資產間的相依程度是非常重要的。最常用來解釋投資組合的模型為常態關聯結構模型,但近年來發現t關聯結構模型更適合用在解釋投資組合間的相依程度。蒙地卡羅法在針對信用風險模擬上是一個很實用的工具,但是其缺點是模擬時間久且對於發生極端情況時,將不易得到結果,導致其效率過低。而此時,重要性取樣法則是一個很適合用來針對信用風險模擬所使用的工具,其優點在於模擬時間短,且針對極端值也能夠模擬出結果。 本篇文章將蒙地卡羅法作為比較的基準,以Glasserman, and Li (Management Science, 51(11), 1643-1656, 2005) 所提出的二階段重要性取樣法,我們稱為GIS,以及將Chiang et al. (Journal of Derivatives, 15(2), 8-19, 2007) 所提出的重要性取樣法加以改良,我們稱為MIS,針對bassamboo et al. (Operations Research, 56(3), 593-606, 2008) 所提出的極值相依模型,也就是t關聯結構模型進行模擬研究,並根據模擬出來的數值結果判斷重要性取樣法的估計效益,此外,我們也會對常態關聯結構模型進行模擬。依據模擬結果我們發現到,整體而言,在模擬時間上,MIS法所花費的時間較GIS法來得少,在準確率方面,MIS法一樣是比GIS法來的準確,也較為穩定,且MIS法所達到的變異數縮減效果更佳。

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