신속하고 안정적인 두 번째 순위 신용 가치 조정의 신용 민감도

신용 가치 조정(Credit Valuation Adjustment)은 현재 전문 트레이더에 의해 적극적인 위험 관리의 대상이 되는 대차대조표 항목입니다. 그러나 가장 중요한 위험 요소인 거래 상대방의 채무 불이행 강도가 채무 불이행 발생 시간을 시뮬레이션함으로써 조정의 가장 일반적인 몬테카를로 추정기를 비미분 가능 방식으로 영향을 미칩니다. 따라서 이러한 위험 요소에 영향을 주는 입력에 대한 첫 번째 및 두 번째 순위(순수 및 혼합) 민감도의 계산은 직접 경로별 미분에 의존할 수 없으며, 유한 차이를 포함하는 접근 방식은 느리고 매우 높은 통계적 잡음을 보입니다. 우리는 구현에서 수반 알고리즘적 미분을 활용하여 관심 있는 민감도의 수에 관계없이 가격 조정의 기본 계산에 대해 매우 낮은 실행 시간 오버헤드를 제공하면서 경험적으로 훨씬 더 작은 분산을 가진 즉석 추정기를 제시합니다. 이러한 추정기는 기본 이벤트 간의 일반적인 코퓰라 기반 의존 구조를 허용하며, 두 개 이상의 이벤트에 대한 보상에도 적용될 수 있습니다. 우리는 또한 이렇게 얻어진 민감도를 모델 매개변수(예: 채무 불이행 강도)에서 보정에 사용되는 시장 견적(예: 신용 부도 스왑 스프레드)에 대한 민감도로 변환하는 방법에 대해 기존의 암묵적 함수 기반 첫 번째 순위 알고리즘의 일반화를 논의합니다.