Fast CDO Computations in the Affine Markov Chain Model
Notice bibliographique
Résumé
NB REWRITE THIS] Abstract: It is shown that credit basket derivatives such as CDOs which depend on a large number M of firms (M ≥ 100 is typical in some contexts) can be modeled in a parsimonious and computationally efficient manner within the affine Markov chain (AMC) framework for multifirm credit migration introduced in a companion paper [Hurd and Kuznetsov (2006)]. The proposed method has a number of merits. First, since our AMC models extend the intensity based doubly stochastic framework for multifirm default to a credit migration setting, they can be flexibly fit to observed market bond data for the individual constituent firms, and they can in principle explain the dynamics of this data. Second, the method handles some of the variations of CDOs such as nonhomogeneous hazard rates and unequal notational amounts that industry practitioners need to use. Thirdly, the approximation schemes we use can be verified in special cases, and prove to perform to basis point accuracy with typical parameter choices. Finally, in our model, prices and sensitivities for such derivatives are reduced to low dimensional integrals which can often be computed on a desktop computer in fractions of seconds. In this paper we develop an illustrative version of the modeling framework and present a number of sample CDO computations which illustrate the power of the method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».