|
Архив публикацийТезисыXXX-ая конференцияВычислительные методы расчета кредитных производных для промышленных компанийФГБОУ ВО «МГТУ «СТАНКИН», Россия, Москва, 127055, Вадковский пер., 3а 2 стр. (принято к публикации)Математические функции моделей калибровки состояния дефолта промышленных компаний продолжают оставаться актуальными благодаря своим свойствам многопараметричности. Как правило, реальная структура зависимости финансовых активов отличается от гауссовой, особенно в условиях рыночных колебаний. В работе рассмотрены подходы, необходимые для рынка производных кредитных инструментов применительно к производителям промышленной продукции [1]. Рассмотрены функциональные характеристики, необходимые для решения задач прогнозирования поведения облигаций, обеспеченных долговыми обязательствами (CDO) и свопов на дефолт по кредиту (CDS). Многопараметрическая модель, основанная на обобщенной гиперболической копуле с обобщенными гиперболическими границами (CGH) учитывает различные смешанные распределения и различные распределения граничных областей, сохраняет при этом желаемые свойства одномерного распределения GH [2]. Рассмотрены модели расчета риска невозврата кредита по одному эмитенту, с помощью которых оценивается возможность наступления дефолта и выход из дефолта [3]. В работе проведены вычислительные эксперименты и верификация результатов по моделированию стоимостных показателей продуктов рынка производных кредитных ценных бумаг компаний производственного сектора, обеспеченных долговыми обязательствами и подверженных дефолту, как на искусственно сгенерированных выборках, так и с использованием реальных данных. Литература. 1. Стихова О.В. Математическое моделирование поведения дефолта кредитных деривативов промышленных компаний // Вестник МГТУ «Станкин». Научный рецензируемый журнал. №4(23). 2012. стр.81-84. 2. Стихова О.В. Математическое моделирование двойной нормальной обратной копулы гаусса и аппроксимация большого портфеля // «Фундаментальные физико-математические проблемы и моделирование технико-технологических систем». Ежегодный сборник научных трудов. Вып.16. 2014. стр. 97-102 3. Stikhova О.V. Mathematical Estimation Methods and Models for Industrial Companies // EPJ Web of Conferences. 248, 03001 (2021) MNPS-2020 https://doi.org/10.1051/epjconf/202124803001. Материалы доклада |
