随机利率模型信用违约互换定价研究及其应用的任务书.docx

随机利率模型信用违约互换定价研究及其应用的任务书
任务书
一、研究背景及意义
随机利率模型（stochasticinterestratemodel，简称SIRM）是金融市场中广泛使用的一类利率模型。它被用于对利率变动进行描述和预测，从而为金融市场参与者提供更加准确和有用的风险管理工具。其中，最为广泛应用的随机利率模型包括Hull-White模型、Vasicek模型和CIR模型等。
同时，SIRM也广泛应用于信用违约互换（creditdefaultswap，简称CDS）的定价中。CDS是一种金融衍生品，其价值与信用违约的发生与否密切相关。因此，对于CDS的定价准确性，不仅关系到金融市场的稳定，同时也影响整个经济体系的良性发展。
然而，当前随机利率模型在应用于CDS定价时仍存在着一定的不足，如在考虑信用违约的影响时，模型中的信用违约事件可能并不准确。因此，本研究旨在探究SIRM的信用违约定价模型及其在CDS定价中的应用，以提高金融市场的风险管理水平，推动金融市场的稳定和经济发展。
二、研究内容及方法
1.SIRM的信用违约定价模型
-建立Hull-White模型、Vasicek模型和CIR模型三个基础模型，并针对信用违约进行扩展；
-分析扩展模型中信用违约事件的影响因素，包括信用违约概率、违约债务本金和违约赔偿金额等；
-根据以上因素，建立SIRM的信用违约定价模型，并分析其在CDS定价中的应用。
2.数据收集及预处理
-收集利率、违约概率及违约债务数据，并进行预处理，如缺失值填充、异常值处理等；
-采用Matlab或Python等工具进行数据分析和可视化。
3.CDS定价应用
-根据前一步建立的信用违约定价模型，进行CDS的定价；
-根据市场数据，对CDS定价结果进行分析和评估；
-针对定价结果中的不足之处，进行模型的优化和调整。
三、主要任务及时间安排
本研究主要包括四个任务：
任务一：SIRM的信用违约定价模型建立
时间安排：8月中旬至9月下旬
任务二：数据收集及预处理
时间安排：8月中旬至9月上旬
任务三：CDS定价应用
时间安排：9月下旬至10月下旬
任务四：模型评估与优化
时间安排：10月下旬至11月中旬
四、预期成果
-建立SIRM的信用违约定价模型，为金融市场风险管理提供更加精确和有用的工具；
-针对SIRM在CDS定价中的应用问题，提出改进方案和建议；
-完成CDS定价应用，并对定价结果进行分析和评估，为金融市场风险管理提供技术支持；
-撰写获得研究成果的论文，并在国内外有关学术期刊上发表。