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Exposure CVA下载
weixin_39821620
2019-08-24 04:30:30
Counterparty Risk and CVA
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CVA
Counterparty Risk and
CVA
交易对手信用风险暴露概况的有效计算-研究论文
介绍了近似金融衍生品交易对手风险的三种计算技术。 该敞口可用于量化所谓的信用估值调整 (
CVA
) 和潜在未来敞口 (PFE),这对于金融业的现代风险管理至关重要,尤其是自最近的信用危机以来。 这三种技术都涉及蒙特卡罗路径离散化和底层实体的模拟。 沿着生成的路径,在期权的整个生命周期内计算相应的值和分布。 选项值通过相应偏微分方程的有限差分法或基于模拟的随机网格捆绑方法 (SGBM) 或基于傅立叶余弦展开的 COS 方法计算。 在这项研究中,提供了早期锻炼选项的数值结果。 基础资产动态由 Black-Scholes 或 Heston 随机波动率模型给出。
计算 Heston 和 Heston Hull-White 模型下期权的曝光分布和敏感性-研究论文
信用估值调整(
CVA
)已成为一个重要领域,因为在信贷危机之后,2010 年发布的巴塞尔协议 III 要求进行计算。 风险敞口被定义为因违约事件导致金融合同在未来遭受的潜在损失,是计算
CVA
的关键要素之一。 本文提供了一个后向动态框架,用于评估 Heston 和 Heston Hull-White 资产动态下的欧洲、百慕大和障碍期权的风险敞口。 我们讨论了基于模拟、回归和捆绑技术的随机网格捆绑方法 (SGBM) 的潜力。 通过 SGBM,我们可以相对轻松地计算整个时间范围内的潜在未来风险 (PFE) 和敏感度。 假设默认事件和暴露概况之间具有独立性,我们在此给出了计算百慕大和障碍期权的暴露、
CVA
和敏感性的示例。
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