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因子Copula模型中组合信用风险的重要性抽样

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  • 亚历山德罗·帕里尼

摘要

这项工作考虑了信贷组合中风险价值贡献的估计问题。每一风险贡献都是债务人的有条件预期损失，因为整个投资组合损失巨大。这种稀土元素框架使得通过标准蒙特卡罗方法难以获得准确和稳定的估计。用于捕获债务人之间依赖关系的因子copula模型对这个问题提出了额外的挑战。通过方便地修改Glasserman和Li（2005）引入的算法，本文开发了重要抽样方案，在单因素和多因素模型中均能显著降低方差。

建议引用

  • 亚历山德罗·帕里尼（Alessandro Parrini），2013年。"因子Copula模型中组合信用风险的重要性抽样,"MPRA纸103745，德国慕尼黑大学图书馆。
    • 手柄：RePEc:pra:mprapa:103745
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    IDEAS上列出的参考文献

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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

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    蒙特卡罗方法;重要性抽样;价值与风险;投资组合信用风险;高斯Copula模型;
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