Affine term structure models: A time‐change approach with perfect fit to market curves
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We address the so‐called calibration problem, which consists of fitting in a tractable way a given model to a specified term structure such as yield, prepayment or default probability curves. Time‐homogeneous affine jump diffusions (HAJD) are tractable processes but have limited flexibility; they fail to perfectly replicate actual market curves. Applying a deterministic shift to the latter is a simple but efficient solution that is widely used by both academics and practitioners. However, the shift approach may not be appropriate when positivity is required, a common constraint when dealing with credit spreads or default intensities. In this paper, we address this problem by adopting a time‐change technique. Specific attention is paid to the Cox–Ingersoll–Ross model with compound Poisson jumps (JCIR), which remains standard for modeling intensities. Our time‐changed JCIR (TC‐JCIR) is compared to the shifted JCIR (JCIR++) in various credit applications such as credit default swap (CDS), credit default swaption, and credit valuation adjustment (CVA) under wrong‐way risk (WWR). The TC‐JCIR model is able to generate much larger implied volatilities and covariance effects than JCIR++ under positivity constraints and represents an appealing alternative to the latter.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».