本项目对可违约资产组合市场风险和信用风险集成度量进行研究,建立用不同分布类型来描述市场风险因子和信用风险因子相依关系的可违约资产组合风险集成度量模型,在此基础上,采用数值计算前沿方法,度量出资产组合损失分布的尾部概率。主要创新体现(1)把市场风险因子嵌入线性资产组合信用风险度量模型,并运用方差减少技术进行有效Monte Carlo模拟,构建多元t-Copula的线性资产组合多因子风险集成度量模型;(2)利用混合泊松分布来刻画不同类型风险因子相依关系,建立基于混合泊松分布的线性资产组合多因子风险集成度量模型,并引入方差减少技术到模型进行有效数值模拟计算;(3)把违约强度、回收率等信用风险因子嵌入非线性资产组合市场风险度量模型,并把重要抽样技术融入傅里叶变换技术进行数值运算,构建多元跳跃扩散过程的非线性资产组合风险集成度量模型;(4)创建基于数值降维技术的高维可违资产组合风险集成度量模型。
Derivative Portfolio;Rare-event Simulation Techniques;Heavy-tailed Distributions;Jump-Diffusion Process;Risk Measurement
本项目对可违约资产组合市场风险和信用风险集成度量进行研究,建立用不同分布类型来描述市场风险因子和信用风险因子相依关系的可违约资产组合风险集成度量模型,在此基础上,采用数值计算前沿方法,度量出资产组合损失分布的尾部概率。主要创新体现(1)把市场风险因子嵌入线性资产组合信用风险度量模型,并运用方差减少技术进行有效Monte Carlo模拟,构建多元t-Copula的线性资产组合多因子风险集成度量模型;(2)利用混合泊松分布来刻画不同类型风险因子相依关系,建立基于混合泊松分布的线性资产组合多因子风险集成度量模型,并引入方差减少技术到模型进行有效数值模拟计算;(3)把违约强度、回收率等信用风险因子嵌入非线性资产组合市场风险度量模型,并把重要抽样技术融入傅里叶变换技术进行数值运算,构建多元跳跃扩散过程的非线性资产组合风险集成度量模型;(4)创建基于数值降维技术的高维可违资产组合风险集成度量模型。本项目相关研究成果发表在《Annals of Operations Research》、《Economic Modelling》、《管理科学学报》、《系统工程理论与实践》等国内外重要管理期刊上,被SCI收录7篇、SSCI收录5篇、EI收录13篇、ISTP收录6篇,获浙江省哲学社会科学优秀成果奖2项(二等奖1项、三等奖1项)、浙江省高校科研成果奖三等奖1项,培养浙江省中青年学科带头人1名、浙江省151人才第二层次1名,指导研究生获浙江省优秀硕士学位论文1篇,获2014年中国数量经济年会优秀论文(一等奖)1篇,获第十一届金融系统工程与风险管理国际年会优秀论文1篇。