违约强度

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基于随机跳违约强度的可转换债券的定价
《华中师范大学学报（自然科学版）》2016年第2期159-167,共9页潘坚 肖庆宪 
国家自然科学基金项目(11471175)
在约化模型框架下,研究具有随机跳违约强度的可转换债券定价问题.应用风险中性定价原理建立随机跳跃幅度服从双指数跳扩散过程,股票价格服从时变扩散模型,随机利率服从HullWhite模型且两两相关的定价模型.利用鞅方法得到了此定价模型的...
关键词：跳违约强度 Hull-White利率模型 约化模型 鞅方法 可转换债券定价 
金融风险中违约传染效应的研究被引量：5
《数理统计与管理》2014年第6期983-990,共8页赵微 刘玉涛 周勇 
上海财经大学研究生创新基金项目(编号:CXJJ-2011-348);国家自然科学基金委重点项目(编号:71331006);自然科学基金委项目(编号:71271128);上海财经大学创新团队支持计划资助
市场中的金融资产作为一个整体,往往具有相当复杂的相依风险。本文对信用风险违约的相依性进行研究,提出一种传染效应下违约预报模型,运用加权平均的极大似然方法获得违约强度的估计。并通过对2004年至2008年美国银行业、汽车业和房地...
关键词：违约风险 加权平均 极大似然 违约强度 
违约风险市场价格的复合期权的定价模型与解法被引量：1
《厦门大学学报（自然科学版）》2013年第1期9-13,共5页涂淑珍 李时银 
国家自然科学基金项目(11071202)
在复合期权中,作为标的的期权含有交易对手违约的风险,对于含信用风险的复合期权,借助公司价值模型中的补偿率,同时采用重Poisson随机过程来确定违约的发生.其中重Poisson随机过程的强度函数遵从均值回复过程且与标的资产、企业价值都相...
关键词：重随机Poisson过程 信用风险 违约强度 等价鞅测度 复合期权 
违约强度由Lévy从属过程驱动的约化信用风险模型及信用违约互换的定价
《应用概率统计》2012年第3期263-269,共7页胡凤清 王过京 
教育部博士点基金(20093201110013);福建省教育厅基金(JA11208)资助
本文引入一个约化信用风险模型,其中违约强度定义为从属过程,即非负增Lévy过程.用概率方法得到了违约时间分布的解析表达式.利用该解析表达式,给出了该信用风险模型下的信用违约互换(Credit Default Swaps)的闭形式的定价公式.
关键词：从属过程 无穷小算子 零息票债券 信用违约互换. 
违约风险的交换期权的定价模型与解法
《数学研究》2012年第2期198-206,共9页涂淑珍 李时银 
国家自然科学基金项目(11071202)
含交易对手违约风险的交换期权采用混合模型定价,借助公司价值模型中的补偿率,同时采用以强度为基础的违约函数来确定违约的发生.假定违约强度遵从均值回复的重随机Poisson过程:且违约强度过程与标的资产,企业价值都相关.利用等价鞅测...
关键词：重随机Poisson过程 信用风险 违约强度 等价鞅测度 
延迟滤波下的公司债违约概率测度被引量：1
《湖南大学学报（自然科学版）》2011年第3期87-92,共6页杨星 陈艺云 朱滔 
国家社会科学基金资助项目(07BGJ007)
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Pois...
关键词：延迟滤波 违约强度 违约概率 
双方互相担保公司债券的定价与风险分析被引量：11
《系统工程理论与实践》2009年第2期87-99,共13页林建伟 任学敏 
国家重点基础研究发展计划(973计划)(2007CB814903);国家自然科学基金(10471106,10671103);福建省自然科学基金(2006J0219);福建省省属高校基金(2008F5050)
利用约化方法研究双方互相担保公司债券的定价问题.通过两个公司各自的违约强度的双向依赖性来描述两个公司之间违约的相互依赖性结构,利用约化法建立了双方互相担保公司债券定价的数学模型,并给出了其相应的定价表达式.同时对双方互相...
关键词：约化法 违约强度 公司债券 双方互相担保 
风险中性违约事件中的概率计算
《上海大学学报（自然科学版）》2004年第6期657-660,共4页汪义汉 周盛凡 
国家自然科学基金资助项目 (1 0 1 71 0 72 )
风险中性违约概率对具有违约风险证券定价起着很重要的作用.该文给出了在结构方法中基于公司资产、债务和资本结构等状态变量的一个风险中性违约概率计算表达式;讨论了在简约型方法中引入可靠度概率统计方法.
关键词：违约风险 风险中性违约概率 违约强度 结构方法 简约型方法 
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