大规模金融衍生品组合的CVA计算的深度学习
摘要：神经网络方法用于计算衍生品组合的CVA。我们特别关注的是包含有和没有真正选择权的衍生品组合，例如由欧式和百慕大式衍生品组成的组合。对于不同的WWR水平和交易对手的不同信用质量，我们计算了有无清偿的CVA。我们发现，使用标准程序未对交易对手的违约风险调整行权策略时，CVA被高估了多达25％。在CVA动态的预期损失超过100％的某些非极端情况中，高估情况更为严重。
作者：Kristoffer Andersson and Cornelis W. Oosterlee
论文ID：2010.13843
分类：Risk Management
分类简称：q-fin.RM
提交时间：2020-10-28