信用风险定价新模型：负相关恢复与CDS

"这篇研究论文探讨了信用风险定价模型中的隐含恢复概念，特别是在连续期限结构的背景下。传统的信用违约掉期（CDS）模型基于历史恢复率假设，但作者提出这种假设可能并不准确，因为它忽略了恢复率与违约率之间的潜在负相关性。通过建立一个新的CDS定价模型，并使用偏微分方程来描述CDS的路径，论文旨在揭示连续隐含恢复率和违约强度的期限结构。通过蒙特卡罗模拟，作者提取了这些结构，并用它们来评估历史恢复假设对信用价值调整（CVA）计算的影响。结果表明，当考虑负相关时，恒定恢复模型可能导致CVA估计过高或过低。" 这篇硕士论文由Nathan Juliano Meibergen撰写，于2015年在荷兰代尔夫特理工大学的电气工程、数学和计算机科学学院的代尔夫特应用数学研究所完成。指导教授是Prof. Dr. C.W. Oosterlee，其他委员会成员包括Dr. ir. J.H.M. Anderluh和Dr. D. Fokkema。论文采用了创作共享署名-相同方式共享4.0国际许可，可在SSRN上找到电子版。 论文的核心贡献在于提出了一个改进的CDS定价框架，该框架考虑了恢复率的动态变化，这使得模型能更准确地反映市场实际情况。传统的信用风险模型通常假设恢复率为历史平均值，但这种简化假设可能无法充分捕捉到信贷市场的复杂性。负相关性的引入使得模型能够更好地估计信用事件的真实成本，进而影响金融机构的CVA计算。CVA是金融机构因对手方信用风险而可能遭受损失的现值，其准确估计对于风险管理至关重要。 在实际应用中，理解并量化隐含恢复率的期限结构可以帮助金融机构更精确地评估和对冲信用风险，特别是在设计和交易信用衍生产品时。此外，这个模型对于监管机构制定更为稳健的资本充足率要求和市场参与者进行风险对冲策略的制定也具有重要意义。 这篇论文通过构建新的信用风险定价模型，为理解和改善金融市场的风险评估提供了重要的理论基础和实践工具。通过深入研究恢复率与违约率之间的关系，它为信用风险的量化提供了一种更为细致入微的方法，从而有助于提高整个金融系统的稳健性。