Nesta dissertação de mestrado nós trabalhamos com o processo de Cox-Ingersoll- Ross, que foi originalmente proposto por John C. Cox, Jonathan E. Ingersoll Jr. e Stephen A. Ross em 1985. Este processo é amplamente utilizado em modelagem financeira, por exemplo, para descrever a evolução de taxas de juros ou como o processo de volatilidade no modelo de Heston. A equação diferencial estocástica que define este processo não possui solução fechada, logo faz-se necessária a aproximação do processo via algum método numérico. Na literatura diversos trabalhos propõem aproximações baseadas em esquemas de discretização intervalar. Nós aproximamos o processo de Cox-Ingersoll-Ross através de um método numérico do tipo Euler- Maruyama baseado na discretização aleatória proposta por Leão e Ohashi (2013) sob a condição de Feller. Neste contexto, mostramos que esta aproximação possui uma ordem de convergência exponencial e utilizamos técnicas de simulação Monte Carlo para comparar resultados numéricos com valores teóricos. / In this master\'s thesis we work with Cox-Ingersoll-Ross (CIR) process. This process was originally proposed by John C. Cox, Jonathan E. Ingersoll Jr. and Stephen A. Ross in 1985. Nowadays, this process is widely used in financial modeling, e.g. as a model for short-time interest rates or as volatility process in the Heston model. The stochastic differential equation (SDE) which defines this model does not have closed form solution, so we need to approximate the process by some numerical method. In the literature, several numerical approximations has been proposed based in interval discretization. We approximate the CIR process by Euler-Maruyama-type method based in random discretization proposed by Leão e Ohashi (2013) under Feller condition. In this context, we obtain an exponential convergence order for this approximation and we use Monte Carlo techniques to compare the numerical results with theoretical values.

Nesta dissertação de mestrado nós trabalhamos com o processo de Cox-Ingersoll- Ross, que foi originalmente proposto por John C. Cox, Jonathan E. Ingersoll Jr. e Stephen A. Ross em 1985. Este processo é amplamente utilizado em modelagem financeira, por exemplo, para descrever a evolução de taxas de juros ou como o processo de volatilidade no modelo de Heston. A equação diferencial estocástica que define este processo não possui solução fechada, logo faz-se necessária a aproximação do processo via algum método numérico. Na literatura diversos trabalhos propõem aproximações baseadas em esquemas de discretização intervalar. Nós aproximamos o processo de Cox-Ingersoll-Ross através de um método numérico do tipo Euler- Maruyama baseado na discretização aleatória proposta por Leão e Ohashi (2013) sob a condição de Feller. Neste contexto, mostramos que esta aproximação possui uma ordem de convergência exponencial e utilizamos técnicas de simulação Monte Carlo para comparar resultados numéricos com valores teóricos. / In this master\'s thesis we work with Cox-Ingersoll-Ross (CIR) process. This process was originally proposed by John C. Cox, Jonathan E. Ingersoll Jr. and Stephen A. Ross in 1985. Nowadays, this process is widely used in financial modeling, e.g. as a model for short-time interest rates or as volatility process in the Heston model. The stochastic differential equation (SDE) which defines this model does not have closed form solution, so we need to approximate the process by some numerical method. In the literature, several numerical approximations has been proposed based in interval discretization. We approximate the CIR process by Euler-Maruyama-type method based in random discretization proposed by Leão e Ohashi (2013) under Feller condition. In this context, we obtain an exponential convergence order for this approximation and we use Monte Carlo techniques to compare the numerical results with theoretical values.

In this thesis, the pricing of counterparty credit risk on an OTC plain vanilla interest rate swap is investigated. Counterparty credit risk can be defined as the risk that a counterparty in a financial contract might not be able or willing to fulfil their obligations. This risk has to be taken into account in the valuation of an OTC derivative. The market price of the counterparty credit risk is known as the Credit Value Adjustment (CVA). In a bilateral contract, such as a swap, the party’s own creditworthiness also has to be taken into account, leading to another adjustment known as the Debit Value Adjustment (DVA). Since 2013, the international accounting standards (IFRS) states that these adjustments have to be done in order to reflect the fair value of an OTC derivative. A short background and the derivation of CVA and DVA is presented, including related topics like various risk mitigation techniques, hedging of CVA, regulations etc.. Four different pricing frameworks are compared, two more sophisticated frameworks and two approximative approaches. The most complex framework includes an interest rate model in form of the LIBOR Market Model and a credit model in form of the Cox-Ingersoll- Ross model. In this framework, the impact of dependencies between credit and market risk factors (leading to wrong-way/right-way risk) and the dependence between the default time of different parties are investigated. / I den här uppsatsen har prissättning av motpartsrisk för en OTC ränteswap undersökts. Motpartsrisk kan definieras som risken att en motpart i ett finansiellt kontrakt inte har möjlighet eller viljan att fullfölja sin del av kontraktet. Motpartsrisken måste tas med I värderingen av ett OTC-derivat. Marknadspriset på motpartrisken är känt som Credit Value Adjustment (CVA). I ett bilateralt kontrakt, t.ex. som en swap, måste även den egna kreditvärdighet tas med i värderingen, vilket leder till en justering som är känd som Debit Value Adjustment (DVA). Sedan 2013 skall, enligt den internationella redovisningsstandarden (IFRS), dessa prisjusteringar göras vid redovisningen av värdet för ett OTC derivat. En kort bakgrund samt härledningen av CVA och DVA ar presenterade tillsammans med relaterade ämnen. Fyra olika metoder för att beräkna CVA har jämförts, två mer sofistikerade metoder och två approximativa metoder. I den mest avancerade metoden används en räntemodell i form av LIBOR Market Model samt en kreditmodell i form av en Cox-Ingersoll-Ross modell. I den här metoden undersöks även påverkan av CVA då det existerar beroenden mellan marknads

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6520.pdf: 1838901 bytes, checksum: 35b2a71ea573764ae46492a67c0ef3d6 (MD5) Previous issue date: 2015-02-26 / Universidade Federal de Sao Carlos / In this master's thesis we work with Cox-Ingersoll-Ross (CIR) process. This process was originally proposed by John C. Cox, Jonathan E. Ingersoll Jr. and Stephen A. Ross in 1985. Nowadays, this process is widely used in financial modeling, e.g. as a model for short-time interest rates or as volatility process in the Heston model. The stochastic diferential equation (SDE) which defines this model does not have closed form solution, so we need to approximate the process by some numerical method. In the literature, several numerical approximations has been proposed based in interval discretization. We approximate the CIR process by Euler-Maruyama-type method based in random discretization proposed by Leão e Ohashi (2013) under Feller condition. In this context, we obtain an exponential convergence order for this approximation and we use Monte Carlo techniques to compare the numerical results with theoretical values. / Nesta dissertação de mestrado nós trabalhamos com o processo de Cox-Ingersoll- Ross, que foi originalmente proposto por John C. Cox, Jonathan E. Ingersoll Jr. e Stephen A. Ross em 1985. Este processo é amplamente utilizado em modelagem financeira, por exemplo, para descrever a evolução de taxas de juros ou como o processo de volatilidade no modelo de Heston. A equação diferencial estocástica que define este processo não possui solução fechada, logo faz-se necessária a aproximação do processo via algum método numérico. Na literatura diversos trabalhos propõem aproximações baseadas em esquemas de discretização intervalar. Nós aproximamos o processo de Cox-Ingersoll-Ross através de um método numérico do tipo Euler- Maruyama baseado na discretização aleatória proposta por Leão e Ohashi (2013) sob a condição de Feller. Neste contexto, mostramos que esta aproximação possui uma ordem de convergência exponencial e utilizamos técnicas de simulação Monte Carlo para comparar resultados numéricos com valores teóricos.