考虑交易对手间三种违约相关情景下的CDS定价——基于单因子Copula模型的模拟

2008年金融危机中暴露出的交易对手违约相关风险,不仅使作为信用违约互换(CDS)交易对手方的Lehman Brothers,Bear Sterns和AIG等金融机构遭受了巨额损失,而且增加了金融市场的系统性风险。因此,考虑交易对手违约相关风险对合理定价CDS至关重要。基于单因子Copula模型框架,数值模拟分析了交易对手间3种不同违约相关情景下的CDS定价,在统一的框架内创新性地解决了信用保护卖方、买方和参考资产方的违约相关情况、违约强度、支付频率及回收率等因素对CDS定价的影响。结果表明:(1)保护卖方和参考资产方形成的违约相关对CDS定价的影响要强于交易三方违约相关的影响,各情景下的CDS价格明显不同;(2)随着保护买方支付频率的增加,3种情景下的CDS价格均逐渐降低;(3)参考资产方回收率的增加,会降低不同情景下的CDS价格且差异明显。     

扭曲Copula函数在BDS定价及其敏感度分析中的应用

利用Monte Carlo模拟,首先揭示出扭曲Copula函数对尾部相关性的刻画要明显优于标准Gaussian Copula函数,进而将扭曲Copula函数应用于篮式信用违约互换(BDS)的定价模型中,并通过对折现支付函数关于含扰动因素的风险率的敏感度分析,考察了BDS的一种违约风险及其对冲依据。结果表明,扭曲Copula函数可作为BDS定价与风险对冲的有效工具之一。     

投资者情绪、偿债能力与CDS交易对手流动性风险传染

本文构建了一个考虑投资者情绪和CDS交易对手偿债能力的全局博弈模型,探讨CDS交易对手流动性风险的传染机制.研究表明:当参考资产信用评级下降时,流动性风险在CDS交易对手之间传染是基于投资者对参考资产违约概率预期和CDS交易对手偿债能力的信念更新与行为转换.当投资者预期参考资产违约风险增加时,预判其他类型投资者对待参考资产违约的态度,并据此决定是否对于CDS卖方开展挤兑,引发CDS卖方的流动性变化;当投资者观测到CDS卖方的流动性变化时,预判其他类型投资者对待参考资产违约和CDS卖方违约的态度,并据此决定是否对于CDS买方的开展挤兑.此外,CDS交易对手流动性风险传染与债券到期时悲观债权人收益的贴现因子正相关,与参考资产违约回收率负相关,与CDS合约票息率正相关.得到的政策启示如下:标准化信用评级手段,提高信用评级的权威性及准确性;CDS产品定价应当充分考虑CDS卖方的流动性风险;CDS买方在CDS合约生效后应当继续认真落实贷后监管工作,适时提高贷款抵押品价值;提高大债权人群体(即机构)的风险辨别能力,充分发挥大债权人群体稳定金融市场的作用.     

基于条件蒙特卡罗方法的信用违约互换合约定价

多标的资产违约相关性结构的度量及其联合违约时间的模拟是信用违约互换合约定价的关键.Copula函数和蒙特卡罗模拟是解决此关键问题的有力工具,被广泛应用于信用衍生品定价.本文基于因子t-copula模型,结合条件蒙特卡罗模拟,构建了计算第7n次信用违约互换合约的条件蒙特卡罗算法.该算法能够捕捉多标的资产违约的尾部相关性,更准确地度量标的资产组合的违约风险及提高违约事件的模拟效率.数值结果表明,在考虑尾部相关性的情形下,采用重要抽样技术的JK算法和改进的JK算法是不稳定的,不能达到减方差的目的;而本文新构建的定价算法更稳定,在高斯copula和t-copula模型下,都能够有效减小估计量的方差,提高信用违约互换合约的定价精度和可靠性.     

考虑交易对手风险的衍生产品定价方法

交易对手间违约行为的相互影响,通常被衍生产品定价模型所忽略.针对该问题,提出了非线性环形违约强度模型的构造方法,并将其分别应用于CDS与欧式期权定价中.分析结果表明:当考虑环形违约相关及市场风险因素对交易双方违约强度的共同影响时,模型得到的具有非线性变化趋势的CDS利差与期权价格均低于已有模型的结果,表明交易对手间环形违约行为的相互影响蕴含着更高的信用风险,而上述2类衍生品的传统定价方法均高估了相应的价值.并且发现:考虑交易对手违约相关性的期权定价模型对于违约概率和回收率的敏感性均强于已有模型.     

金融市场相关程度与相关模式的研究

分析了几种常用的Copula函数及它们在相关性分析上的应用特点，构建了M—Copula—GARCH模型．运用Copula技术，对上海和深圳股市进行实证研究发现，单个Copula函数只能反映相关性变化的某个方面，而M—Copula函数则更灵活，对金融市场相关性的描述也更全面．运用M—Copula—GARCH模型，可将金融市场之间相关程度和相关模式的研究更好地结合在一起，能够更准确、全面地捕捉到各个时期股市间相关性的变化．正确地反映两个市场之间非对称的相关模式．     

担保债务凭证再证券化的违约相关性与资产组合总体风险测度——基于Copula分析技术

通过考察2个非独立担保债务凭证进行再证券化生成的复杂资产组合,研究了该资产组合的违约相关性测度及其与资产组合总体风险的关系,组合间的相关性定义为总风险因素的Kendall秩相关系数。通过构建Copula函数模型,并运用蒙特卡罗模拟技术对违约相关性与总体风险的关系进行仿真模拟。实验结果表明:当总风险的相关性增大时,投资组合内证券的预期违约比率会降低;同时,该实验也为担保债务凭证(CDO)发行人如何确定股权级比例的下边界提供了参考。只有在该下边界以上,CDO发行人才有可能盈利,并且投资者获得正收益。     

多元非线性期权定价模型及实证分析

在GARCH模型基础上发展了多元期权定价的方法,采用逆高斯分布(NIG)描述标的资产的分布,以便更准确地捕获金融资产常见的厚尾、尖峰和偏态分布的特征。而考虑到资产间的相关关系可能是非线性的,对资产的相关结构的描述则运用了Copula函数技术。最后,依据风险中性定价原理给出了CopulaGARCH-NIG期权定价模型。为了检验本文模型的效果,对人民币指数期权进行了实证分析,结果显示:Copula-GARCH-NIG模型得到的期权价值与传统的Black-Scholes模型(B-S)和Copula-GARCH模型得到的期权价值有实质的差别,实证过程展示了Copula-GARCH-NIG模型的优势。     

交易对手信用违约事件与信用违约互换公允价值

本文在分析交易对手违约的基本信用事件基础上,运用生存分析技术研究了交易对手信用违约事件对信用违约互换合约价格的影响. 本文的研究表明: (1)不同的信用事件对信用违约互换合约的价格是有影响的,包含考虑交易对手违约事件的信用违约互换价格比不包含时会更低; (2)参考资产和卖方违约的相关性在信用衍生品的定价中至关重要,无论相关系数为正或为负,都会影响到信用违约互换的合理估值.     

考虑对手方违约风险首次违约互换合约的定价

研究时手方违约风险的首次违约互换合约的定价问题.通过双曲衰减的违约相关模型来刻画资产池中两个资产之间的相互依赖性结构,利用总的违约时间构建方法,建立了考虑对手方违约风险的首次违约互换合约的数学模型,得到了合约的定价公式,并进行了风险分析.     

基于非参数核密度估计的Copula函数选择原理

在金融市场风险分析中,准确刻画金融资产间的相关结构非常重要.因此在给定的Copula函数族中,选取合适的Copula函数来捕捉金融资产间的相关结构尤其关键.鉴于此,基于核密度估计建立了一种新的Copula函数选择方法——核密度选择原理,并通过蒙特卡罗模拟,将核密度选择原理与常用的基于AIC准则和基于经验Copula函数的Copula选择原理的选择效果进行了系统比较.实验表明,核密度选择原理不仅避免了求Copula函数的密度函数,而且选择效果最好.在金融市场风险分析中,准确刻画金融资产间的相关结构非常重要.因此在给定的Copula函数族中,选取合适的Copula函数来捕捉金融资产间的相关结构尤其关键.鉴于此,基于核密度估计建立了一种新的Copula函数选择方法——核密度选择原理,并通过蒙特卡罗模拟,将核密度选择原理与常用的基于AIC准则和基于经验Copula函数的Copula选择原理的选择效果进行了系统比较.实验表明,核密度选择原理不仅避免了求Copula函数的密度函数,而且选择效果最好.     

考虑回收率随机特征的CDO定价模型

对债务抵押债券(CDO)的定价,业界普遍采用传统的高斯Copula标准模型,存在尖峰厚尾、负Delta对冲、高分券层定价失效等诸多缺陷。为了克服上述不足,考虑了回收率的下列3种特征:随机回收率、市场共同因子服从混合高斯分布以及采用贝努利相关、三状态相关刻画的随机相关结构。并据此给出了资产池违约边界、随机回收率和CDO分券层定价的数值模拟实例。结果表明:混合高斯分布可有效地用于刻画风险因素的尾部效应,随机回收率可较有效地用于刻画回收率与系统风险及违约相关结构的特征,进而高分券层价差也可得以较合理计算。     

资产组合ES风险测度的Copula-EVT算法

针对金融市场中资产收益的非正态分布以及资产组合中风险资产的非线性相关现象,以EVT描述资产组合中各风险资产收益的边缘分布,以Copula方法描述风险资产之间的相关结构,运用蒙特卡罗模拟方法对资产组合的风险进行研究,并使用后向检验的方法证实了Copula-EVT方法在尾部分析上优于传统的风险研究方法.在此基础上,计算了资产组合的ES风险测度.     

金融市场动态相关结构的研究

为了研究金融市场间非线性的动态相关结构,提出了一类具有变结构特性的分阶段Copula模型以及相应的二元正态Copula模型变结构点的诊断程序.构建了分阶段二元正态Copula-GARCH模型并用于上海股市各板块之间动态相关结构的研究.结果表明,在刻画金融收益序列之间动态相关结构的能力上,变结构二元正态Copula模型优于时变相关二元正态Copula模型.     

基于Copula双变量模拟的CoCo债券定价

用Copula函数刻画公司股价与核心一级资本比率(core tier 1 ratio,CTR)的相关性,然后通过模拟股价和CTR,建立了或有可转换债券(Co Co)以及带期权条款的或有可转换债券(Co Co Co)的定价模型.并将模型应用于塞浦路斯银行发行的CECS(convertible enhanced capital securities)债券,发现用Copula刻画股价与CTR相关性的定价结果与债券实际价格的差异优于假设两者独立时的结果.最后结合国际上已发行的Co Co和Co Co Co债券的相关条款以及我国银监会对于减记债的基本要求,以交通银行为例设计了中国版的Co Co债券和Co Co Co债券,并依据所给模型对它们进行了数值计算.     

交易对手风险下担保债券及债券担保合约的定价

在简化模型框架内,采用一指数类型的衰减函数来描述发债企业与担保企业间违约强度具有单向依赖性的特点,建立了单向指数衰减违约传染模型,得到了两企业违约时间的联合条件密度函数。进而利用这类单向指数衰减违约传染模型给出了担保债券及债券担保合约的定价公式,并对合约中所隐含的交易对手违约风险进行了分析。     

关于外汇组合风险相关性的分析

与线性相关系数相比，相关结构函数能够更充分地描述风险之间的相关性。目前，形式相对简单的正态相关结构已经遂渐应用于资产定价、风险管理等金融领域。本文引入t相关结构与正态相关结构相比较，提出一种方法选择合适的相关结构描述亚洲即期外汇汇率的相关性，同时可广泛应用于分析股票、期权等许多金融资产的相关性。     

公司资产具有跳-扩散过程的债务证券定价

综合考虑违约风险与市场风险对公司债务证券价格的影响,用非齐次的泊松过程描述突发事件发生的强度函数,试图完善Zhou（1997,2001）的模型,利用远期风险中性测度变换方法,在随机利率环境下建立跳-扩散过程的公司资产价值模型,分析违背绝对优先规则时公司债券的定价与信用差价买权的定价.     

模糊随机环境下的单因子Gaussian Copula模型北大核心CSSCI

现有的对单因子Gaussian Copula模型中相关系数的各种改进,究其本质在于公司资产间相互关系的不可观测性和所获信息的不完全性——人们无法得到关于资产间相互关系大小的精确估计值,对于这一关键信息各人有着不同的模糊性,即现实中的不确定性既包含随机性又包含模糊性。因此,将随机性和模糊性相结合,用于研究诸如违约相关等问题有着现实需要。提出了一种新的带有模糊性分析的单因子Gaussian Copula模型,给出了带有模糊信息的联合违约概率和违约损失率,并用于综合CDO的定价。利用模糊数和随机性分析,不仅可以考虑更多的违约相关过程中不确定性源泉,更能包含投资者对金融市场中各种模糊性的主观判断信度,拓宽了可能的信用利差的范围。     

模糊随机环境下的单因子Gaussian Copula模型北大核心CSSCI

现有的对单因子Gaussian Copula模型中相关系数的各种改进,究其本质在于公司资产间相互关系的不可观测性和所获信息的不完全性——人们无法得到关于资产间相互关系大小的精确估计值,对于这一关键信息各人有着不同的模糊性,即现实中的不确定性既包含随机性又包含模糊性。因此,将随机性和模糊性相结合,用于研究诸如违约相关等问题有着现实需要。提出了一种新的带有模糊性分析的单因子Gaussian Copula模型,给出了带有模糊信息的联合违约概率和违约损失率,并用于综合CDO的定价。利用模糊数和随机性分析,不仅可以考虑更多的违约相关过程中不确定性源泉,更能包含投资者对金融市场中各种模糊性的主观判断信度,拓宽了可能的信用利差的范围。