中文摘要：

信用违约互换是管理信用风险的重要衍生工具，也是目前最适合我国的信用衍生产品。信用违约互换的定价包括单一名字和一篮子的信用违约互换定价问题。对于单一名字的信用违约互换定价问题，本项目采用基于跳-扩散过程的混合模型为信用风险建模进行研究，利用非参数方法和MCMC方法估计相关参数，同时考虑到信息、投资者行为、市场流动性、宏观经济因素等的综合影响。对于一篮子信用违约互换定价问题，本项目采用基于变结构copula的动态模型为资产相关性进行建模，结合各种数值实验技术，根据由上往下的方法，研究基于不同类型的变结构copula模型的一篮子信用违约互换定价问题。最后，本项目利用国际信用违约互换市场数据进行实证建模，将基于市场数据的信用违约互换定价的理论模型与基于会计信息的模型进行比较融合，分析各种影响因素，为我国信用违约互换的健康发展和风险管理提供合理科学的决策参考。

结论摘要：

以信用违约互换(CDS) 合约为代表的信用衍生产品是国际上管理信用风险的重要工具，我国已推出了中国版CDS--信用风险缓释工具(CRM)。本课题研究了CDS的定价理论与实证问题，分为三个部分。（1）对于单一名字的CDS定价问题，本项目采用基于跳-扩散过程的混合模型为信用风险建模，考虑到宏观经济形势转换、不完全信息因素等的综合影响。研究发现在公司资产价格的波动率服从马尔科夫体制转换下，CDS价格依赖于波动率的初始状态和状态转移强度，且波动率初始状态反映了经济形势对CDS价格的影响；在随机违约边界模型下，不完全信息程度越高，CDS价格越低，信息成本对CDS价格的短期影响要大于长期影响。（2）对于BDS定价问题，本项目采用基于变结构copula的动态模型为资产相关性进行建模，利用蒙特卡罗数值模拟，假定度量参考资产间相关性的copula函数的相关参数和参考资产违约密度服从两状态的马尔科夫链，发现在对违约密度和违约相关性同时引入马尔科夫转换机制后的BDS价格处于不带机制转换两个初始状态取值的中间，经济形势对BDS定价的影响实际上是违约密度和违约相关性作用的综合结果；利用KMV模型计算单个资产的违约概率，采用t-copula函数度量资产之间的相关性，通过上市公司的财务数据，计算了BDS价格，发现其随违约次数、违约回收率和合约期限同方向变动；利用Clayton Copula函数和Gumbel Copula函数的线性组合来构造具有尾部相关特性的混合Copula函数来描述参考资产间的违约相关结构，得到基于具有尾部相关特性的混合Copula函数的BDS的定价模型，发现违约强度、违约相关程度与违约相关模式都对BDS价格有重要影响。（3）本项目利用国际CDS市场和股市、债市数据进行实证建模，研究发现CDS市场对股市有较强的影响力，能更迅速地反应市场信息变化，CDX指数与S&P500指数之间的相关关系发生的显著变动，与宏观经济形势变化吻合较好，CDS指数可以作为经济风险指标；国债市场倾向于引导CDS市场，而CDS市场则引导公司债市场和信用利差，CDS市场具有价格发现功能。本项目的研究结论为我国CDS市场的风险管理和健康发展提供了有益的借鉴和参考。