约化模型下的公司债券定价

公司债券是一种可违约风险债券.公司债券定价的约化模型将违约时间定义为具有违约强度的绝不可及时,将违约过程看作跳过程.违约过程的强度过程既可依赖外生宏观状态变量,也可以受到其他公司违约的影响.本文分析了违约强度过程的构造,给出了风险债券的定价原理,得到了可违约债券定价的一般公式,并推导出了交易对手风险存在时公司债券定价公式.     

分时段公司债券的违约相关性研究

用偏微分方程的方法,研究当子公司违约时,母公司的公司债券的定价问题.在随机利率的假定下,利用约化的方法,对公司债券分时段进行分析,给出了母公司的公司债券的数学模型和显示表达式,并讨论了违约相关性的金融意义.     

首次违约互换合约的定价

综合应用随机分析理论和约化方法 ,研究债券池为三个公司债券的首次违约互换合约的定价问题,分别建立了考虑卖方违约风险和不考虑卖方违约风险首次违约互换合约的数学模型,并得到了相应的合约定价表达式.     

流动性风险调整的信用违约互换定价

根据实证文献对信用价差之谜的解答,构建了考虑流动性风险影响的可违约债券定价模型,分离了信用价差中所包含的违约风险与流动性风险,并在此基础上得到了流动性风险调整的信用违约互换定价.由于排除了流动性风险的干扰,实现了对信用违约互换更为精确的定价.利用中国企业债券市场数据,分别估计了考虑流动性风险影响和忽略流动性风险影响下的违约强度参数,并据此计算了两种情况下的互换价格.结果表明,忽略流动性风险会导致对高信用级别公司债券,特别是到期期限较短的高信用级别公司债券违约率的高估,进而造成信用违约互换初始定价的高估.     

基于遗传算法KMV模型的公司债券违约风险度量研究

基于遗传算法对KMV模型进行了修正,并运用修正的KMV模型对样本债券在2017—2018期间的违约风险进行度量。结果表明:基于遗传算法改进的KMV模型在预测公司债券违约风险方面有着不错的表现,拟合正确率远高于改进前的原模型;并且公司债券所属行业的不同会影响模型违约点的选择,从而影响KMV模型度量违约风险的效果。     

违约边界条件下信息不对称时的公司债券定价模型

在Black and Cox的结构化方法框架下,运用偏微分方程（PDE）的方法,给出了随机利率基于Hull—White模型且信息不对称时的可违约公司债券的定价公式和信用利差公式,并进行了数值模拟。     

约化模型下考虑流动性风险的公司债券定价

在约化模型框架下,假设违约强度、随机利率和流动性风险均服从Hull-White模型,通过风险对冲方法推导出市值回收和面值回收情况下公司债券价格满足的偏微分方程定解问题,并求出封闭解.在此基础上,进一步考虑回收方式对公司债券信用利差的影响.     

随机违约强度下可展期公司债券的定价

将公司债券发生违约事件与市场利率的变化联系起来,对可展期的公司债券进行定价．用约化模型处理企业违约风险,在随机利率下,用偏微分方程的方法给出了可展期的企业债券定价的公式,并讨论了它与普通企业债券在收益率上的差异．     

公司持有其它公司股权时的违约传染性

讨论发行债券公司持有另一公司的股票时,公司所持股票公司的破产概率对公司本身的破产概率和债券定价的影响.对公司的破产采用约化方法和市价回收,在利率是随机假定下分别给出了债券定价和违约概率的显式表达式,并讨论了其金融意义.     

延迟滤波下的公司债违约概率测度

违约概率是公司信用风险管理的重要参数,是计算公司预期违约损失、债券定价以及信贷组合管理的基础.为了更准确更有效地测度违约概率,引入了延迟滤波来定义不完全信息,改变信息结构,减少"噪音",以提高违约概率测度的精确性;用重随机Poisson过程的延迟滤波取代由布朗运动所形成的自然滤波的鞅来计算违约概率以避免一些金融资产的运...     

正规统计缺省扩充的证明

讨论了带有误差参数的统计缺省理论．引入了闭正规统计缺省概念，指出存在正规统计缺省理论没有在ε内的统计扩充，但在添加封闭性后每个正规闭统计缺省理论都有扩充．证明了半单调性和正交性等基本性质，对闭正规统计缺省理论的证明作了研究，论证了在一定条件下序列的存在性蕴涵统计扩充的存在性，给出了相容正规缺省理论扩充存在的充要条件．     

有序缺省理论及其扩充

讨论了半正规缺省理论和一般缺省理论之间的关系，将有序的概念引入了一般缺省理论，证明了每个有序缺省理论都有扩张。而且，给出了一个判定缺省理论是否有序的可行算法。     

具有违约风险的可转换债券定价模型

假定股票价格和企业资产价值均服从双分数布朗运动驱动的随机微分方程,建立双分数布朗运动环境下金融市场教学模型,利用保险精算方法,得到双分数布朗运动环境下具有违约风险的可转换债券定价公式.     

贷款组合中违约传染的ACD模型

利用相邻违约之间的时间间隔数据,对违约传染现象建立条件自回归持续期(autoregressive conditional duration,ACD)模型,并借助模拟方法对违约之间时间间隔的统计特性以及一段时期内违约数量的分布状况进行分析.结果表明,该模型描述了违约传染的聚集效应,体现出贷款组合中不能由公共经济因素解释的违约内在波动性,突出了违约数量分布的肥尾特性.     

A new research on auto compatible default theory

Ｅｘｔｅｎｓｉｏｎｉｓｔｈｅｍｏｓｔｉｍｐｏｒｔａｎｔｃｏｎｃｅｐｔｉｎｄｅｆａｕｌｔｌｏｇｉｃ．Ｒｅｉｔｅｒｈａｄｍａｄｅｓｏｍｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅｓｐｅｃｉａｌｋｉｎｄｏｆｄｅｆａｕｌｔｌｏｇｉｃ,ｔｈａｔｉｓｎｏｒｍａｌｄｅｆａｕｌｔｌ...     

考虑交易对手违约相关的脆弱期权定价

探讨了脆弱欧氏看涨期权定价过程中存在的交易对手间违约相关问题.首先,提出了交易对手间环形违约相关情形与市场风险因素共存时,违约强度模型的构造.其次,利用绝对连续的测度变换方法得到了交易双方的联合违约密度函数.数值分析结果表明：当期权交易双方存在环形违约相关时,脆弱期权的价格要低于只考虑存在单边违约风险的情形,说明此种情况下的脆弱期权蕴含着较高的信用风险暴露.另外,模型对回收率的敏感性要强于已有模型.     

一种基于关联挖掘的缺省规则更新算法

为了解决缺省关联规则的增量挖掘问题,在算法DRMBAR的基础上,结合粗糙集理论及频繁模式树结构,提出了一种基于关联规则的缺省规则更新算法IADRBAR,该算法主要考虑最小支持度发生变化时缺省规则的更新问题,即在新的最小支持度下,如何高效地生成新的关联规则. IADRBAR在最坏的情况下仅须扫描决策表一遍,并利用上一次已经挖掘出的频繁项目集及关联规则,有效地提高缺省规则的更新效率.理论分析和实验结果表明算法是有效可行的.     

一种基于GDT的缺省规则发现算法

将泛化分配表(GDT)作为假说搜索空间, 提出了一种从不一致和不完全的数据中提取缺省规则的算法. 使用该算法可以从不一致和不完全的数据中挖掘缺省规则, 同时该算法可过滤数据中的噪声, 并且可以对未见实例进行预测.