結(jié)構(gòu)化信用風(fēng)險(xiǎn)模型下的違約概率及實(shí)現(xiàn).pdf

1、本文主要討論了在公司資產(chǎn)價(jià)值服從幾何布朗運(yùn)動(dòng)的假設(shè)下的兩種結(jié)構(gòu)化信用風(fēng)險(xiǎn)模型：Merton信用風(fēng)險(xiǎn)模型和障礙期權(quán)框架下信用風(fēng)險(xiǎn)模型(DOC信用風(fēng)險(xiǎn)模型)。兩個(gè)模型的本質(zhì)區(qū)別在于對(duì)公司證券理解的不同。在Merton模型下公司證券等同于公司資產(chǎn)價(jià)值為標(biāo)的資產(chǎn)的標(biāo)準(zhǔn)歐式期權(quán)，而DOC模型中它們被認(rèn)為是障礙期權(quán)。分別給出兩種模型下公司證券的定價(jià)公式和隱含風(fēng)險(xiǎn)中性違約概率表達(dá)式，更進(jìn)一步是把兩種模型下的隱含風(fēng)險(xiǎn)中性違約概率推廣到倒向隨機(jī)微分方程的

2、框架下，看成是特殊終端函數(shù)條件下的g期望值。特別討論了在市場(chǎng)信息非完全的情況下，也是投資者經(jīng)常面臨的市場(chǎng)狀況，推廣的違約概率實(shí)現(xiàn)問(wèn)題。它需要先解決模型中未知參數(shù)和不可觀測(cè)變量的估計(jì)問(wèn)題，本文采用以可觀測(cè)的公司股票價(jià)格為轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的極大似然估計(jì)算法，得到待估參數(shù)的估計(jì)值和粗略的分布信息。再利用求BSDE數(shù)值解的算法來(lái)得出了推廣的違約概率的估計(jì)值。通過(guò)與公司歷史違約數(shù)據(jù)比較來(lái)校正相應(yīng)倒向隨機(jī)微分方程中的生成函數(shù)，以此增強(qiáng)推廣違約概率的未來(lái)預(yù)測(cè)