基于Copula风险中性校准的违约相关性研究  

Study on the Default Correlation Based on Risk Neural Copula

作　　者：童中文[1] 何建敏[1] 

机构地区：[1]东南大学经济管理学院,江苏南京211189

出　　处：《中国管理科学》2008年第5期22-27,共6页Chinese Journal of Management Science

基　　金：国家自然科学基金资助项目(70671025)

摘　　要：违约率的估计是IRB法的核心要素之一,违约相关性是违约概率研究和估计的不可忽略的重要因素,目前的研究大多通过资产相关替代研究违约相关。风险中性可降低模型风险带来的估计误差。本文针对CDS's特征构建了风险中性违约相关估算的Copula模型,并提出了Copula选择方法且进行了实例分析,发现8自由度学生t-Copula是最优的。The estimation of default probability is a key of the IRB approach,and default correlation affects the default a little, Now most studies on it take asset correlation as substitution. Risk neural can reduce the estimation error from model risk. Here we design the risk neural Copulas aceording to the nature of CDS＇s,advance Copula choosing way and have an empirical analysis, then find the 8 freedom student t-Copula is the best.

关 键 词：违约相关性 COPULA 风险中性 

分 类 号：F224.0[经济管理—国民经济]