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鞍点逼近方法解决了CreditRisk+模型中广泛采用的Panjer算法存在的一系列的数学上的问题。该方法最大的优点在于对于分布的尾部的逼近效果极佳,有效的解决了违约损失分布尾部风险的厚尾性问题。然而鞍点算法假定违约时损失率是固定值,而在实际的金融市场上它是一个随机变量。本文将违约损失率看作是一个正态随机变量并且推导出了在违约损失率为正态随机变量的情况下的所有贷款的信用风险VaR。