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约化模型视角下含交易对手风险的信用违约互换定价与数值估计研究

一、引言

1.1研究背景与动因

在全球金融市场的复杂体系中，信用违约互换（CreditDefaultSwap，CDS）占据着举足轻重的地位，是一种重要的信用衍生产品。它的诞生，为市场参与者提供了管理信用风险的有效手段。CDS本质上是一种双边合约，在合约中，信用保护买方定期向信用保护卖方支付一定费用，当合约期限内双方确定的参照资产（如贷款或者债券）因信用事件而发生损失时，由信用保护卖方支付一定的金额弥补信用保护买方所遭受的损失。

从功能上看，CDS为投资者提供了风险对冲的途径。在投资组合中，若投资者持有可能面临信用违约风险的债券或其他债务工具，通过购买CDS，他们能够在债务发行人违约时获得补偿，从而降低潜在的损失，增强投资组合的稳定性。同时，CDS也有助于提高金融市场的流动性，对于一些信用评级较低、难以在市场上流通的债务工具，CDS的存在可以增加投资者对这些资产的兴趣，促进资金的流动和资源的有效配置。此外，CDS的价格还反映了市场对特定债务发行人信用状况的看法，为市场提供了有关信用风险的定价信息，金融机构、企业和监管部门等可以据此做出更明智的决策。

随着CDS市场的不断发展，交易对手风险逐渐成为影响CDS定价的关键因素。交易对手风险是指由于交易对手方违约或信用状况恶化，导致合约价值发生变化，给另一方带来损失的可能性。在CDS交易中，如果交易对手方出现违约，信用保护买方可能无法获得预期的赔付，从而面临巨大的损失。2008年全球金融危机中，CDS市场的交易对手风险集中爆发，众多金融机构因交易对手违约而遭受重创，市场流动性急剧下降，金融体系稳定性受到严重威胁。据国际清算银行（BIS）统计数据显示，危机期间，CDS市场的违约事件频发，大量CDS合约的价值大幅波动，许多投资者因交易对手风险而损失惨重。这一事件充分凸显了交易对手风险对CDS定价的重要影响，使得对含交易对手风险的CDS定价研究变得极为紧迫。

在对信用风险的研究方法中，约化模型是目前较为流行的方法之一。约化模型从市场可观测的信息出发，将违约视为外生给定的随机过程，通过对违约概率、违约损失等参数的估计来对信用产品进行定价。与结构化模型相比，约化模型不需要对公司的资产结构和价值进行假设，更能适应市场的实际情况，在处理复杂的信用风险问题时具有独特的优势。在研究含交易对手风险的CDS定价时，约化模型可以更好地考虑市场信息的变化对违约概率和违约损失的影响，从而为CDS定价提供更准确的估计。

鉴于信用违约互换在金融市场中的重要性，以及交易对手风险对其定价的关键影响，在约化模型下研究含交易对手风险的信用违约互换定价与数值估计具有重要的现实意义。准确的定价可以帮助投资者更好地评估CDS合约的价值，合理管理信用风险，提高投资决策的科学性；对于金融机构而言，精确的定价有助于其优化风险管理策略，增强抵御风险的能力；从宏观角度看，深入研究这一问题有助于完善金融市场的定价机制，提高市场效率，维护金融市场的稳定运行。

1.2国内外研究现状

信用违约互换（CDS）作为重要的信用衍生产品，其定价及交易对手风险问题一直是金融领域的研究热点。国内外学者从多个角度、运用不同方法对其进行了深入研究，取得了丰硕的成果。

国外方面，在CDS定价研究上，早期学者多基于结构化模型展开探索。Merton（1974）开创性地提出将公司债务视为基于公司资产价值的或有债权，通过期权定价理论对信用风险进行定价，为CDS定价的结构化模型奠定了基础。该模型从公司的资产价值、负债结构等内部因素出发，认为当公司资产价值低于一定阈值时发生违约，为后续研究提供了重要的理论框架和思路。但随着市场环境的变化和研究的深入，结构化模型的局限性逐渐显现，例如对公司资产价值和违约边界的假设过于理想化，难以准确反映市场实际情况。

为了克服结构化模型的不足，约化模型应运而生并得到广泛应用。Jarrow和Turnbull（1995）在风险中性测度下，将违约时间视为外生给定的随机变量，通过强度过程刻画违约概率，建立了基于约化模型的CDS定价方法。这种方法直接利用市场上可观测的信息，如利率、信用利差等，对违约概率和违约损失进行估计，从而对CDS进行定价，更贴合市场实际情况，能够更灵活地处理各种复杂的信用风险场景。在交易对手风险研究方面，Hull和White（2001）考虑了交易对手违约对CDS定价的影响，通过引入违约概率和回收率等参数，构建了包含交易对手风险的CDS定价模型。他们的研究表明，交易对手风险会显著影响CDS的价格，当交易对手信用状况恶化时，CDS买方面临的风险增加，CDS价格也会相应发生变化