Credit Migration and Derivatives Pricing Using Copulas
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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 découle