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dc.contributor.advisor고응일-
dc.contributor.author이고은-
dc.creator이고은-
dc.date.accessioned2016-08-25T10:08:51Z-
dc.date.available2016-08-25T10:08:51Z-
dc.date.issued2010-
dc.identifier.otherOAK-000000060320-
dc.identifier.urihttps://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/185822-
dc.identifier.urihttp://dcollection.ewha.ac.kr/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000060320-
dc.description.abstract본 논문에서는 CreditRisk+의 방법론에 대해 소개하고 있다. CreditRisk+는 현재 금융 산업에서 널리 쓰이고 있는 중요한 모델이다. 이 모델을 통해 우리는 채무자의 채무불이행 위험도를 계산할 수 있고 또한 손실분포를 추정할 수 있다. 본 논문은 첫째, 확률생성함수(probability-generating function)를 이용한 손실분포 추정방법과 모델의 초기에 쓰인 Panjer Recursion 방법을 소개한다. 둘째, Panjer의 방법을 보완하는 푸리에 역변환 방법을 소개한다. 이는 확률생성함수 대신 특성함수(charact-eristic function)을 이용한다. 마지막으로 푸리에 변환을 이용하여 실제데이터로부터 손실 함수를 추정한다. CreditRisk+ 방법의 핵심은 Monte Carlo simulation 방법을 사용하지 않고 보다 안정성 있고 빠르게 포트폴리오 손실분포를 추정할 수 있는데 있다.;In this paper, we have studied and summarized [1], [7], and [8]. CreditRisk+ is an important and widely used model of portfolio credit risk in the banking industry. From this model, we can estimate the credit risk for a portfolio of credit loans. In this paper, first we focus on the concepts surrounding probability-generating function as a factor of estimating the credit risk loss distribution. So we introduced original model and Panger Recursion. And next instead of PGF, we use a useful auxiliary function-characteristic function(CF)- associated with a loss distribution. And nally, we apply a property insurance data developed by I.D.I in this method. In the CreditRisk+ model, the key fact is that the portfolio loss distribution can be evaluated analytically without using costly Monte Carlo simulation.-
dc.description.tableofcontents1. INTRODUCTION 1 2. THE STANDARD CREDITRISK+ MODEL 3 3. FOURIER INVERSION TECHNIQUES 15 4. CONCLUSION 34 REFERENCES 35 논문초록 37-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent823168 bytes-
dc.languageeng-
dc.publisher이화여자대학교 대학원-
dc.titleThe fourier inversion techniques for CreditRisk+-
dc.typeMaster's Thesis-
dc.format.pageii, 37 p.-
dc.identifier.thesisdegreeMaster-
dc.identifier.major대학원 수학과-
dc.date.awarded2010. 8-
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일반대학원 > 수학과 > Theses_Master
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