CDOs, copula, correlation, default probability, portfolio loss, Normal Inverse Gaussian distribution, Hidden Markov Model
TUM classification:
MAT 603d ; WIR 170d
Abstract:
This dissertation analyses one-factor copula models for credit portfolios and applies them to pricing as well as to risk measurement and management of synthetic CDOs. First, the correlation smile problem of the Gaussian copula model is improved by application of the NIG distribution. Further, other model extensions are introduced that provide higher model flexibility and have better properties. The final Crash-NIG model allows several correlation regimes and represents a suitable model for simulation based risk management applications. «
This dissertation analyses one-factor copula models for credit portfolios and applies them to pricing as well as to risk measurement and management of synthetic CDOs. First, the correlation smile problem of the Gaussian copula model is improved by application of the NIG distribution. Further, other model extensions are introduced that provide higher model flexibility and have better properties. The final Crash-NIG model allows several correlation regimes and represents a suitable model for simul... »
Translated abstract:
In dieser Dissertation werden einfaktorielle Kopulamodelle für Kreditportfolios analysiert und für die Bewertung synthetischer CDOs sowie für die Risikomessung und das Risikomanagement eingesetzt. Das Problem nicht-konstanter Korrelationen (correlation smile) des Gausschen Kopulamodells wird zunächst durch die Verwendung der NIG Verteilung verbessert. Danach werden auch andere Modellerweiterungen vorgestellt, die für höhere Modellflexibilität und bessere Eigenschaften sorgen. Das finale Crash-NIG Modell erlaubt mehrere Korrelationsregimes und stellt damit ein geeignetes Modell für simulationsbasierte Risikomanagementanwendungen dar. «
In dieser Dissertation werden einfaktorielle Kopulamodelle für Kreditportfolios analysiert und für die Bewertung synthetischer CDOs sowie für die Risikomessung und das Risikomanagement eingesetzt. Das Problem nicht-konstanter Korrelationen (correlation smile) des Gausschen Kopulamodells wird zunächst durch die Verwendung der NIG Verteilung verbessert. Danach werden auch andere Modellerweiterungen vorgestellt, die für höhere Modellflexibilität und bessere Eigenschaften sorgen. Das finale Crash-NI... »