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银行信用组合风险多成分重要性抽样研究

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发布日期：2011年12月30日上次修订日期：2011年12月30日

摘要

银行信用组合违约风险的度量和计算对银行监管有着重要意义。使用蒙特卡洛研究信用组合违约概率时，重要性抽样通过条件独立性和“均值移动”两个步骤实现。本文提出了一种基于违约相关性矩阵的单步重要性抽样算法。该算法通过主成分抽样选择违约结构中占优成分，扩大其方差来实现，并给出了最优方差扩大倍数。数值实验证明了该方法在信用组合遭遇极值事件时，具有一定的计算优势。

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关键词：

信用组合风险蒙特卡洛模拟重要性抽样主成分分析

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