信用风险模型下随机时间的风险函数与风险过程

来源 :清华大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:THINKPAD_sl400
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
金融市场中存在着种类十分丰富的信用相关标的,包括债券、贷款及各类衍生品,针对信用标的及其衍生品定价,最关键的步骤在于对违约问题的刻画。主流方法包括两类模型,一是结构化模型,二是基于强度的模型。本文重点关注违约事件在不同信息产生的域流(例如扩散过程产生的域流、停时生成的域流和两者共同扩张出的域流)下的条件期望,对比前人理论中使用频繁的几种强假设,研究风险函数和风险过程的性质,给出了不同域流下的几个表示定理,探讨和对比域流扩展前后相关结论的变化。
其他文献
行人再识别是指通过计算机视觉技术匹配出现在不同地点和时间的行人。在智能安防、商业导购、人机交互等领域,行人再识别技术具有巨大的应用潜力。与基于人工特征的方法相比,基于深度学习的方法是端到端的,可以获得更鲁棒的识别特征,近年来,研究人员已在许多行人再识别数据集上使用深度学习技术并且取得了重大的进展。但是,在诸如公交、地铁等拥挤场合下,严重的遮挡使得利用乘客全身图像进行再识别变的不现实,因此本文选取乘
随着电商平台的发展与成熟,物流的作用愈加明显,越来越多的企业开始创建自有物流,这就会加剧物流业的竞争。企业逐渐意识到要想在激烈的竞争中获得利润,那么对成本进行控制就是最有效的途径,而现阶段大多数物流企业使用的传统成本核算方法不再适用于间接成本占比高的物流业,其单一的划分标准会使企业的成本核算方法不准确,误导企业决策。而作业成本法刚好能弥补传统成本法的不足,解决成本分配不合理现象。本文通过对A物流公
学位
公民政治参与是政府维护政治体系正常运转和社会政治稳定的重要依托和主要手段,更是民众为争取和维护自身利益而向政府表达自身利益诉求的途径和渠道。近年来,云南迪庆州政府
高效的入侵检测算法是入侵检测系统的核心技术。传统的网络入侵检测算法的检测精度较低、误报率高,不能高效地检测日益复杂的网络入侵行为。因此,研究改进入侵检测算法的性能具有重要的意义。自编码器作为深度学习算法,能够有效降低数据集的特征维数,并保证原数据集信息的完整性。将自编码器应用于网络入侵检测系统,能够从高维的数据中提取出有效的信息,从而提高入侵检测系统的性能。基于上述原理,本文提出基于改进的自编码器
岩土介质作为地球上最广泛存在的工程材料,是典型的多相多孔隙介质,其波动问题涉及到数学、力学等诸多学科,在土木工程、环境工程、能源工程、勘探工程、地震工程和地球物理
针对红外监视与告警系统作用距离短、反应时间长的问题,鲁棒的红外小目标检测技术作为系统中的关键技术,不仅可以增大其作用距离,而且有助于提高其反应速度,及时地发现并锁定目标,因此对于目标的远距离监控预警具有十分重要的意义。然而在实际应用中,视场中的场景通常复杂多变,大量的背景杂波和噪声给小目标的检测带来诸多干扰,导致许多虚假目标的出现。真实目标则以点或斑块状的小目标形态出现在红外图像中,缺乏清晰的纹理
视频风格迁移算法是神经风格迁移算法的重要方向之一,由于该类算法对于设备计算能力要求很高,因此很难部署在移动终端上。本文研究了现有的神经风格迁移算法,提出了面向移动终端的实时视频风格化解决方案。该方案从速度、灵活性和质量三方面对现有方法进行改进。同时设计并实现了面向移动终端的视频风格迁移系统。本文的主要研究成果如下:首先,针对现有风格化算法网络运算量大、移动终端计算能力不足的问题,论文从模型层面进行
当数据存在四舍五入误差时,线性回归模型的参数的最小二乘估计不具有相合性,但极大似然估计是相合的。然而这类估计需要假设样本的概率分布族,而这限制了它们的使用。在这篇文章中,我们针对这个问题提出了新的估计方法,称为加权最小二乘估计(WLS),该方法不需要对样本的概率分布函数作出具体的假设。在一些有关自变量的支集的假设下,我们证明了WLS估计值收敛到模型参数的真实值。我们通过随机模拟试验考察了WLS估计
21世纪以来,中国与阿拉伯国家之间的关系日益密切,国际交往已进入到新的领域阶段。尤其是中国改革开放以来,中国与阿拉伯国家中的诸多国家存在各个领域的合作,与此同时也门人
1.引言我国埋深1000m以浅的煤层气地质资源量为142.7千亿立方米,埋深1000-2000m的煤层气地质资源量为225.4千亿立方米,主要盆地埋深2000-3000m煤层气地质资源量为184.7千亿立
会议