Vis enkel innførsel

dc.contributor.authorNordanå, Kjetil Sørlieneng
dc.date.accessioned2013-09-09T10:39:56Z
dc.date.available2013-09-09T10:39:56Z
dc.date.issued2013-04-04eng
dc.date.submitted2013-04-04eng
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1956/7076
dc.description.abstractI denne oppgaven skal vi se at det er et stort marked for kredittderivater etter finanskrisen, men da i en vridning mot syntetiske varianter. Men framtidsutsiktene er usikre, da disse produktene er i en særstilling når det gjelder nye reguleringer. Likevel fører kredittderivater med seg store muligheter for å flytte på risiko, slik at deltakere i markedet kan bli avlastet endel i sine porteføljer. For at markedsdeltakere som enten allerede er i en eksisterende posisjon, eller vurderer investeringer på slike derivater, lettere kan gjøre opp risikovurderinger er det viktig med modeller som kan reprodusere markedspriser med små avvik på en tidseffektiv måte. Gjennom oppgaven blir derfor tre modeller presentert og prøvd ut: Gaussisk-LHP, Student t-copula og NIG-LHP på den transjerte iTraxx Europe-indeksen. Vi vil da se at det kun er sistnevnte som på en effektiv måte reproduserer markedspriser tilfredsstillende hvorpå den alltid priser junior messanintransjen korrekt. Årsakene til dette er de andre modellenens manglende evne til å produsere korrelasjonssmilet observert i markedet. I tillegg har dem kun en parameter, korrelasjonen, som ikke er nok for å produsere en slik kompleks struktur som syntetisk CDO er. NIG har flere (intuitive) parametere i tillegg til korrelasjonen og dermed føyer seg lettere til markedspriser. I tillegg er NIG-modellen vi presenterer semi-analytisk slik at den bruker kort tid på å beregne. Gjennom oppgaven skal vi utforske dens evne til å reprodusere markedspriser for flere forskjellige tidsperioder, hvor vi betraktet perioden under finanskrisen som svært vanskelig, grunnet den lave likviditeten i markedet. Med den pågående gjeldskrisen i de europeiske landene, kan vi vente oss en stadig ettersprøsel etter kredittderivater på europeiske selskaper, slik at det er spennende å følge utviklingen framover.en_US
dc.format.extent1703173 byteseng
dc.format.mimetypeapplication/pdfeng
dc.language.isonobeng
dc.publisherThe University of Bergenen_US
dc.subjectCDOeng
dc.subjectcopulaeng
dc.subjectkredittderivatereng
dc.subjectCDSeng
dc.subjectnormal invers gaussisk fordelingeng
dc.subjectiTraxxeng
dc.titleSyntetisk CDO: iTraxx-prising ved bruk av en Normal Invers Gaussisk Copulaen_US
dc.typeMaster thesis
dc.rights.holderCopyright the author. All rights reserveden_US
dc.description.degreeMaster i Statistikken_US
dc.description.localcodeMAMN-STAT
dc.description.localcodeSTAT399
dc.subject.nus753299eng
fs.subjectcodeSTAT399


Tilhørende fil(er)

Thumbnail

Denne innførselen finnes i følgende samling(er)

Vis enkel innførsel