Gauss2++ 模型——一致风险中性与现实世界校准下不同测度变换设定的比较
数理金融
2020-06-16 v1 概率论
摘要
尤其在保险行业中，利率模型在计算保险公司负债、业绩情景或风险度量等方面起着至关重要的作用。一个突出的候选模型是 2-可加因子高斯模型（Gauss2++）——以另一种表示形式也称为 2-因子 Hull-White 模型。在本文中，我们提出了一个框架来估计该模型，使其能够以一致的方式应用于风险中性和现实世界测度下。我们首先证明，任何循序且平方可积的函数都可用于指定测度变换，而不会丧失例如零息债券价格在两个世界中的解析可处理性。我们进一步提出了两个易于校准的时变候选函数：一个阶梯函数和一个线性函数。它们代表了我们框架的两种变体，并区分了短期和长期风险溢价，从而允许对长期利率进行正则化。我们将这两种变体应用于历史数据，并表明它们确实产生了比使用常数函数更真实且更稳定的长期利率预测。这种随时间推移的稳定性将转化为例如利率敏感型基金的业绩情景和风险度量。
引用
@article{arxiv.2006.08004,
title = {The Gauss2++ Model -- A Comparison of Different Measure Change Specifications for a Consistent Risk Neutral and Real World Calibration},
author = {Christoph Berninger and Julian Pfeiffer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.08004},
year = {2020}
}