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一籃子信用違約交換評價之有效演算法 / Efficient algorithms for basket default swap valuation

本研究探討評價一籃子信用商品有效率的估計方法,所謂有效率是指計算簡單、快速且能達到變異數縮減,Chiang, Yueh, and Hsieh (2007)提出一個有效演算法,模型中將系統性風險因子與非系統性風險因子視為常態分配,但考慮現實情況系統性風險因子未必為對稱分配,因此本文系統性風險採用偏斜常態分配,而非系統性風險為常態分配。根據Chiang, Yueh, and Hsieh (2007)所提之演算法,並將其延伸至多個系統性風險因子,探討此方法在系統風險為偏斜常態分配下變異數縮減的效果。以不同的投資組合計算其違約給付金額,並與蒙地卡羅法模擬結果比較,由於此方法皆在至少有k個違約發生的事件下抽樣,因此所需模擬次數較少,計算時間也較短,且可達到變異數縮減。
單一系統性風險因子模型,當 ρ 值高,變異數縮減效果越好,且變異數縮減的效果也隨著 k 值越大效果越好。在二個系統性風險因子模型,變異數縮減的效果也是隨著 k 值越大效果越好。就各因子的權重而言,變異數縮減的效果原則上對權重較大的因子做重點抽樣,變異數縮減效果較顯著,但是此方法對於極為右偏的分配時,對權重較大的因子做重點抽樣效果不彰,此時反而針對對稱分配做重點抽樣的效果較佳。此方法就到期時間做探討,發現到期時間越長變異數縮減效果越差。

Identiferoai:union.ndltd.org:CHENGCHI/G0097354018
Creators李昭儀
Publisher國立政治大學
Source SetsNational Chengchi University Libraries
Language中文
Detected LanguageUnknown
Typetext
RightsCopyright © nccu library on behalf of the copyright holders

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