English
!

Архив публикаций

Тезисы

XXII-ая конференция

Математические модели оценки корпоративного долга и риска по траншам кредитных деривативов

Стихова О.В.

ФГБОУ ВПО Московский государственный технологический университет «СТАНКИН», ф-т «Информационных технологий и систем управления», каф. «Прикладная математика», Россия, 127055, г. Москва, Вадковский пер. д.1а,Тел.(499)972-95-20, E-mail:olgitast@smtp.ru

2  стр. (принято к публикации)

В настоящее время кредитные риски связаны со множеством активов, подверженных риску дефолта, и редко присущи только одному эмитенту обязательств. Массовые дефолты возможны при возникновении каких-либо влияющих на состояние дефолта макроэкономических показателей, таких, как отраслевой или региональный фактор, или общее состояние экономики, в том числе промышленного сектора. В работе исследованы такие кредитные деривативы, как облигации, обеспеченные долговыми обязательствами (CDO) и свопы на дефолт по кредиту (CDS) [1]. Ранние промышленные модели были по существу статическими, поскольку они моделировали только риск дефолта на определенном промежутке времени и не были способны отразить риск дефолта, распределенный во времени, который является существенным риском во всех связанных с наличным потоком долговых обязательствах. Необходимы более совершенные методы моделирования динамики распределения по времени дефолтов и траншей. Возникает новый комплекс задач построения адекватной модели оценки для компаний производственного сектора [2]. Популярность кредитных производных возросла в последнее время, на что значительно повлияло введение общеизвестных синтетических индексов.

Для решения задачи оценки CDO рассмотрена оценка синтетических CDO. Для определения цены CDS и CDO транша базового портфеля использованы разработанные нами модели вероятности наступления дефолта по одному и нескольким эмитентам. Распределение времени дефолта, откалибровано на основании котировок CDS [3]. Влияние рыночной стоимости кредитного портфеля на дату истечения срока будущего опциона, а также на кредитные спрэды остальных фирм, зависит от того, какая из основополагающих фирм, если таковые вообще имеются, не выполнит обязательств к этой дате. Результаты проведенных вычислений, в том числе для предприятий различной сферы деятельности показали высокую эффективность разработанных моделей и алгоритмов.

Литература

1. Vasicek O. The Distribution of Loan Portfolio Value. Risk, 12 (2002).

2. O’Kane D. and Turnbull S. Valuation of Credit Default Swaps. Fixed Income Quantitative Credit Research, Lehman Brothers, April 2003.

3. Стихова О.В. Математическое моделирование поведения дефолта кредитных деривативов промышленных компаний. / Вестник МГТУ «Станкин». Научный рецензируемый журнал. М.:МГТУ «СТАНКИН», №4(23), 2012, стр.81-84.



© 2004 Дизайн Лицея Информационных технологий №1533