haku: @keyword derivatives / yhteensä: 7
hakutulos-lista
viite: 2 / 7
« edellinen | seuraava »
Tekijä:Nikoskinen, Tuomas
Työn nimi:Exposure Estimation of Interest Rate Derivatives with Affine Term Structure Models
Korkojohdannaisten vastapuoliriskialtistuksen estimointi affiineilla korkokäyrämalleilla
Julkaisutyyppi:Diplomityö
Julkaisuvuosi:2014
Sivut:vii + 85      Kieli:   eng
Koulu/Laitos/Osasto:Perustieteiden korkeakoulu
Oppiaine:Systeemi- ja operaatiotutkimus   (F3008)
Valvoja:Salo, Ahti
Ohjaaja:Soini, Juha
Elektroninen julkaisu: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201410042741
OEVS:
Sähköinen arkistokappale on luettavissa Aalto Thesis Databasen kautta.
Ohje
sulje

Digitaalisten opinnäytteiden lukeminen Aalto-yliopiston Harald Herlin -oppimiskeskuksen suljetussa verkossa

Oppimiskeskuksen suljetussa verkossa voi lukea sellaisia digitaalisia ja digitoituja opinnäytteitä, joille ei ole saatu julkaisulupaa avoimessa verkossa.

Oppimiskeskuksen yhteystiedot ja aukioloajat: https://learningcentre.aalto.fi/fi/harald-herlin-oppimiskeskus/

Opinnäytteitä voi lukea Oppimiskeskuksen asiakaskoneilla, joita löytyy kaikista kerroksista.

Kirjautuminen asiakaskoneille

  • Aalto-yliopistolaiset kirjautuvat asiakaskoneille Aalto-tunnuksella ja salasanalla.
  • Muut asiakkaat kirjautuvat asiakaskoneille yhteistunnuksilla.

Opinnäytteen avaaminen

  • Asiakaskoneiden työpöydältä löytyy kuvake:

    Aalto Thesis Database

  • Kuvaketta klikkaamalla pääset hakemaan ja avaamaan etsimäsi opinnäytteen Aaltodoc-tietokannasta. Opinnäytetiedosto löytyy klikkaamalla viitetietojen OEV- tai OEVS-kentän linkkiä.

Opinnäytteen lukeminen

  • Opinnäytettä voi lukea asiakaskoneen ruudulta tai sen voi tulostaa paperille.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi tallentaa muistitikulle tai lähettää sähköpostilla.
  • Opinnäytetiedoston sisältöä ei voi kopioida.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi muokata.

Opinnäytteen tulostus

  • Opinnäytteen voi tulostaa itselleen henkilökohtaiseen opiskelu- ja tutkimuskäyttöön.
  • Aalto-yliopiston opiskelijat ja henkilökunta voivat tulostaa mustavalkotulosteita Oppimiskeskuksen SecurePrint-laitteille, kun tietokoneelle kirjaudutaan omilla Aalto-tunnuksilla. Väritulostus on mahdollista asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Väritulostaminen on maksullista Aalto-yliopiston opiskelijoille ja henkilökunnalle.
  • Ulkopuoliset asiakkaat voivat tulostaa mustavalko- ja väritulosteita Oppimiskeskuksen asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Tulostaminen on maksullista.
Sijainti:P1 Ark Aalto  2712   | Arkisto
Avainsanat:exposure
counterparty credit risk
affine term structure models
derivatives
continuous-discrete Kalman filter
parameter estimation
altistus vastapuoliluottoriskille
affiinit korkokäyrämallit
johdannaiset
jatkuva-diskreetti Kalman suodin
parametrien estimointi
Tiivistelmä (fin):Finanssikriisi 2007-2008 yhdessä arvostettujen finanssi-instituutioiden vararikkojen kanssa on lisännyt entisestään vastapuoliluottoriskin hallinnan tärkeyttä.
Valtavat yksityisesti vaihdettujen johdannaisten markkinat ja lisääntyvä sääntely näiden johdannaisten pääomavaateille luovat tarvetta vastapuoliluottoriskin kvantitatiiviselle mallintamiselle.

Vastapuoliluottoriski koostuu kahdesta epävarmuutta sisältävästä komponentista: yksityisen johdannaissopimuksen vastapuolen konkurssitodennäkköisyydestä ja tappion suuruudesta konkurssin tapahtuessa.
Jälkimmäisen komponentin, joka tunnetaan altistuksena, estimointi kuuluu tämän työn aihepiiriin.
Altistuksen estimointi on haastava tehtävä, koska tappion suuruus liittyy vahvasti johdannaisen hintaan, joka on luonnostaan volatiili ja sisältää epävarmuutta.

Tässä työssä esitellään affiinien korkokäyrämallien soveltaminen vastapuoliluottoriskiin liittyvän altistuksen estimointiin.
Altistuksen estimointia varten työstetään viitekehys ja käydään läpi korkokäyrämallien ja parametrien estimoinnin teoriaa.
Affiinit korkokäyrämallit voidaan esittää tilayhtälömalleina, jonka ansiosta näiden korkokäyrämallien parametrien estimointi voidaan tehdä Kalman-suodin laajennuksia käyttäen.
Työssä käytetään kahta esimerkkitapausta havainnollistamaan altistuksen estimointia valitulla affiinilla mallilla.

Tämä työ on sikäli sovelluslähtöinen, että työn pääpaino on korkojohdannaisiin liittyvän vastapuoliriskialtistuksen laskennassa.
Työssä käytetty lähestymistapa on laskennallinen, ja se tähtää altistuksen estimointiin käytännössä.
Tiivistelmä (eng):The financial crisis of 2007-2008 with the failures of prestigious large financial institutions has put the management of counterparty credit risk (CCR) in the spotlight.
Enormous over-the-counter (OTC) derivatives market and increases in the regulation of economic capital related to OTC derivatives further highlight the need for quantitative modeling of CCR.

Counterparty credit risk is comprised of two components both of which contain uncertainty: the default likelihood of a counterparty to an OTC derivative contract and the magnitude of loss in the case of a default.
Estimation of the latter component, known as exposure, is in the scope of this thesis.
Estimation of exposure is intrinsically challenging due to exposure being tightly linked to values of derivatives which are innately uncertain and volatile.

Application of the affine term structure models (ATSMs) to exposure modeling of interest rate derivatives is presented in this thesis.
To this end, a framework for exposure modeling is introduced and the theory of ATSMs reviewed.
Parameter estimation in ATSMs is presented from the viewpoint of state space models (SSM) because the setup of ATSMs corresponds to that of state space models (SSMs) which enables the use of Kalman filter extensions in the parameter estimation.
Two case studies are used to illustrate exposure modeling with a particular ATSM.

This thesis is application-driven which means that the interest is in practical computation of exposure related to interest rate derivatives within the CCR context.
The approach is decidedly computational and the focus is on facilitating exposure modeling in practice.
ED:2014-10-05
INSSI tietueen numero: 49801
+ lisää koriin
« edellinen | seuraava »
INSSI