基于蒙特卡罗模拟的CDO定价

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  摘 要:在单因子Gaussian Copula模型的框架下,基于蒙特卡罗模拟,提出全模拟方法、改进的全模拟方法、半解析3种CDO定价方法。在10万次数值试验下,对CDO产品定价,三种方法定价结果一致,改进的全模拟方法和半解析方法的计算效率大大提高。
  关键词:蒙特卡罗模拟 连系动词 CDO定价 公平的传播
  一、引言
  担保债务凭证(Collateralized Debt Obligation,CDO)是以多个分散的债权资产作为资产池,并以此作为抵押,发行的具有不同优先层级的证券。定价效率是此类复杂衍生品交易的基础。本文运用因子Gaussian Copula模型刻画CDO资产池的违约相关性,提出3种计算效率依次提高的定价方法,并进行10万次数值试验。
  二、基本定价模型
  上下着点分别为a1,b1的分券层损失DL,在资产池损失L(T)不超过a1时,损失为0;超过b1时,损失为b1-a1;损失L(T)在两者之间时,分券损失为L(T)-a1。记投资者收益为PL,表示利息收入的现值。在完全市场下,收到的息差收益期望值等于潜在违约损失的总价值。公平价差s为DL期望与PL期望的比值。
  定价CDO必须刻画资产池的损失分布。因子Copula模型认为影响资产的价值由市场共同因子和特殊因子决定,为:其中ρi表示资产间的相关系数;Z、ξi表示市场因子、特殊因子。Z、ξi、Vi服从标准正态分布,分布函数分别记为F(V),G(Z),H(ξ)。
  结构模型构认为公司价值小于违约临界值,则违约。资产i的违约概率为Pi,违约临界值。实体i在市场Z1的违约概率为:
  三、蒙特卡罗定价分析
  1.全模拟方法。第一步:产生zj 、分别表示市场因子和特殊因子。市场j状态下资产i的价值;第二步:根据违约临界值,找出违约资产;第三步:计算资产池的总损失Lj,分配到分券得出在第j次模拟中分券层上的损失;第四步:蒙特卡罗方法计算分券层的损失期望E[L [a1,b1]],即扣除损失后的名义价值;得到公平价差s。
  2.改进的全模拟方法。第一步:模擬公共影响因子zj,得到此时资产i的违约概率为。此时,资产违约服从相互独立的伯努利分布。因此,模拟二项分布得到违约资产个数,求出资产池的损失 。
  3.半解析方法。二项分布的极限分布是正态分布,均值为,方差为。在正态分布下,我们可以得到一个解析解,[a1,b1]分券层上收益期望:
  4.方法比较。CDO基础资产池由200个同质资产构成,存续期为1期,违约概率为0.0228,违约回收率0.4分为股权级、夹层级、优先级分券的着点分别为0%,3%,14%,100%。基于10万个样本量的模拟发现,在相关系数为0.1,0.2,0.7的情况下,三种方法定出的夹层分券价格分别为0.08%,0.07%,0.05%;0.37%,0.36%,0.35%;1.01%,1.02%, 1.03%;5.07%,5.14%,5.16%。在相关系数为0.7的情形下,优先级分券的价格分别是0.31%,0.31%,0.17%。三种方法相互应证了定出价格的一致性。相关系数小,说明资产比较分散,组合避免了个别风险,优先、夹层级承担的风险小,风险溢价小。相关系数变大,资产池系统性风险变大,损失风险向尾部集聚,一旦发生损失,数额较大,所以高优先级分券也将承担更大的风险。三种方法效率依次提高,计算量分别为14000万次,70万次,60万次。
  四、结语
  本文在市场标准模型框架下,基于蒙特卡罗模拟,利用二项分布对模拟方法进行改善,提出改进的全模拟方法;借助二项分布的极限分布,利用数学积分求出近似的解析解,提出半解析方法对CDO产品进行定价。三种方法定价结果一致,效率依次提高。
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