基于弹性停时Lévy过程的多信用校准

我们使用弹性停时Lévy过程校准信用违约互换和指数分层票据：当潜在谱正困境过程的运行上确界跨越独立的指数障碍时，每个公司违约。这产生了一个具有完全不可及违约时间的Cox构造，同时保留了结构方法的可解释性和显式公式。在每个公司的潜在驱动因素中添加一个共同的复合泊松跳跃因子，得到一个具有同时违约的简约多信用模型，该模型通过精确的Wiener-Hopf蒙特卡洛方案定价。其可处理性依赖于我们证明的一个单名结果：在相位型跳跃下，违约概率的拉普拉斯变换的有限部分分式公式。在每日CDX北美高收益和投资级面板上，我们的驱动因素在六模型领域中实现了最低的样本外误差，并再现了即将违约的名称的倒挂利差曲线，而Lévy子ordinator可证明无法做到这一点。在指数层面，双参数依赖结构弥合了独立边际所留下的分层定价差距的73%至89%，一旦重新标记为分层报价，则高达95%；我们的框架在两个指数上都优于单因子高斯copula和Duffie-Gârleanu的仿射强度基准。