谈谈信用违约互换CDS与利率互换定价中使用统计模型的异同点?

信用违约互换CDS和利率互换定价中都可以使用统计模型，但是它们的应用场景和使用方法有所不同。

首先，信用违约互换CDS是一种用于对冲信用风险的金融衍生品。其核心是对违约概率进行评估和定价，因此在CDS定价中，统计模型主要用于估计违约概率。常用的统计模型包括基于历史市场数据的随机过程模型、基于结构性模型的违约概率模型等。这些模型能够帮助投资者更准确地评估违约风险，从而制定相应的对冲策略。

而利率互换定价中，统计模型则主要用于建立利率曲线模型。利率曲线模型可以帮助投资者预测未来的短期和长期利率水平，从而确定利率互换的价格。目前比较流行的利率曲线模型包括Vasicek、Hull-White、CIR等。这些模型都是基于随机过程的，通过对历史利率数据进行统计分析，建立符合实际市场情况的利率曲线模型。

因此，信用违约互换CDS和利率互换定价中使用统计模型的异同点在于，前者主要用于评估违约概率，后者主要用于建立利率曲线模型。但是，两者都需要对历史市场数据进行统计分析，以获得更准确的预测结果。