在Bates模型中解决耦合的PIDEs计算信用估值调整
摘要：贷款价值调整（CVA）是金融机构向交易对手方收取的费用，用于覆盖交易对手违约事件带来的损失风险。本文在考虑随机波动性和随机跳跃的Bates随机模型（Bates [4]）下，估计了这样的溢价。我们提出了一种改进有限差分蒙特卡洛（FDMC）方法的高效方法，该方法由de Graaf等人[11]引入。具体来说，我们提出的方法是用一个有限差分步骤替代了FDMC方法中的蒙特卡洛步骤，并且整个方法依赖于两个耦合的偏积分微分方程（PIDE）的高效求解，该求解通过采用Briani等人[6, 7, 8]开发的混合树-有限差分方法实现。此外，还考虑了将混合技术直接应用于原始FDMC方法以进行比较。通过多个数值测试，证明了所提方法在考虑欧式和美式期权时的有效性和可靠性。
作者：Ludovic Gouden`ege (FR3487), Andrea Molent, Antonino Zanette (MATHRISK)
论文ID：1809.05328
分类：Computational Finance
分类简称：q-fin.CP
提交时间：2018-09-17