本文選題：組合信用風(fēng)險(xiǎn) + 結(jié)構(gòu)模型�。� 參考：《山東科技大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)是一種信用經(jīng)濟(jì),交易雙方都必須依靠信用進(jìn)行合作。由于金融危機(jī)的波及范圍越來越大,以及市場(chǎng)上普遍存在信息不對(duì)稱等種種情況,對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)管理的要求越來越高。如何建立與實(shí)際情況更相符的組合信用風(fēng)險(xiǎn)模型,已經(jīng)成為人們關(guān)注和研究的課題之一。本文針對(duì)莫頓模型中的不足,主要工作如下:首先,建立一個(gè)離散的首次通過時(shí)間的信用風(fēng)險(xiǎn)模型。在結(jié)構(gòu)模型的基礎(chǔ)之上,建立一個(gè)新的違約障礙。以公司的年度或半年最大負(fù)收益率作為狀態(tài)變量,利用極值理論得到各狀態(tài)變量的分布函數(shù)。鑒于有些公司屬于不同行業(yè),選用分層Gumbel關(guān)聯(lián)函數(shù)來構(gòu)造狀態(tài)變量的聯(lián)合分布函數(shù)。該模型是離散的首次通過時(shí)間的信用風(fēng)險(xiǎn)模型,改進(jìn)了莫頓模型的缺點(diǎn)。通過實(shí)證研究表明,與不分層的Gumbel Copula模型相比較,測(cè)得的信用違約損失尾部要更厚一點(diǎn),相對(duì)而言,效果更為保守。其次,建立一個(gè)動(dòng)態(tài)的債券組合信用風(fēng)險(xiǎn)模型。已知公司在t時(shí)刻及其之前信息的基礎(chǔ)上,來度量公司在未來某一時(shí)刻的信用風(fēng)險(xiǎn)情況。利用KPMG風(fēng)險(xiǎn)中性模型,在一定假設(shè)條件之下得到債券i在t時(shí)刻的違約概率與違約損失比例之間的關(guān)系。以債券i在t時(shí)刻的對(duì)數(shù)收益率為狀態(tài)變量,選用GARCH模型來描述狀態(tài)變量的邊緣分布;利用Pair-Copula-GARCH模型來構(gòu)造狀態(tài)變量的聯(lián)合分布函數(shù)。較其他模型而言,此模型具有動(dòng)態(tài)性和前瞻性。最后,對(duì)本文進(jìn)行了總結(jié),指出了不足之處,并對(duì)下一步的研究方向進(jìn)行了展望。
[Abstract]:Modern economy is a kind of credit economy, both sides must rely on credit to cooperate. Because the financial crisis is spreading more and more widely, and the information asymmetry exists in the market, the requirement of credit risk management is higher and higher. How to establish a combination credit risk model which is more consistent with the actual situation has become one of the topics that people pay attention to and study. The main work of this paper is as follows: firstly, a discrete credit risk model of first-pass time is established. Based on the structural model, a new default obstacle is established. Taking the annual or semi-annual maximum negative return rate of the company as the state variable, the distribution function of each state variable is obtained by using the extreme value theory. In view of the fact that some companies belong to different industries, hierarchical Gumbel correlation function is used to construct the joint distribution function of state variables. This model is a discrete credit risk model with first passing time, which improves the shortcomings of the Morton model. The empirical study shows that compared with the unstratified Gumbel Copula model, the measured credit default loss has a thicker tail and a more conservative effect. Secondly, establish a dynamic bond portfolio credit risk model. The company is known to measure the credit risk of the company at a certain time in the future based on the information of t moment and its prior information. Using KPMG risk neutral model, the relationship between default probability and default loss ratio of bond I at t moment is obtained under certain assumptions. Taking the logarithmic yield of bond I at t as the state variable, the GARCH model is used to describe the edge distribution of the state variable, and the Pair-Copula-GARCH model is used to construct the joint distribution function of the state variable. Compared with other models, this model is dynamic and forward-looking. Finally, this paper summarizes, points out the inadequacies, and looks forward to the next research direction.
【學(xué)位授予單位】：山東科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：O211.67;F832.51

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1820849