Credit Migration and Derivatives Pricing Using Copulas
Notice bibliographique
Résumé
The multivariate modelling of default risk is a crucial aspect of the pricing of credit derivative products referencing a portfolio of underlying assets, and the evaluation of Value at Risk of such portfolios. This paper proposes a model for the joint dynamic behavior of credit ratings for several rms. Namely, individual credit ratings are modelled by univariate continuous time Markov chain, while their joint dynamics is modelled using copulas. A by-product of the method is the joint laws of the default times of all the rms in the portfolio. The use of copulas allows us to incorporate our knowledge of the modelling of univariate processes, into a multivariate framework. The Normal and Student copulas commonly used in the literature as well as by practitioners do not produce very di¤erent estimates of default risk prices. We show that this result is restricted to these two two basic copulas. That is, for any other family of copula, the choice of the copula greatly a¤ects the pricing of default risk. Key Words: Copula, Markov chain, credit risk, credit rating migration J.E.L. classi cation: G10, G20, G28, C16 Send correspondence to Nicolas Papageorgiou,Finance Department, HEC Montreal, 3000 Cote Sainte-Catherine, Montreal QC H3T 2A7, Canada. or at nicolas.papageorgiou@hec.ca . All the authors are at HEC Montreal can be reached at www.hec.ca/pages/ rstname.lastname. Funding in partial support of this work was provided by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada, the Fonds quebecois de la recherche sur la nature et les technologies, and the Institut de nance mathematique de Montreal. We thank Hyung-Seob Kim for his help in creating the database.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».