Carregant...
Miniatura

Tipus de document

Article

Versió

Versió acceptada

Data de publicació

Llicència de publicació

cc-by-nc-nd (c) Elsevier B.V., 2020
Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/164735

Model-free computation of risk contributions in credit portfolios

Títol de la revista

Director/Tutor

ISSN de la revista

Títol del volum

Recurs relacionat

Resum

In this work, we propose a non-parametric density estimation technique for measuring the risk in a credit portfolio, aiming at efficiently computing the marginal risk contributions. The novel method is based on wavelets, and we derive closed-form expressions to calculate the Value-at-Risk (VaR), the Expected Shortfall (ES) as well as the individual risk contributions to VaR (VaRC) and ES (ESC). We consider the multi-factor Gaussian and t-copula models for driving the defaults. The results obtained along the numerical experiments show the impressive accuracy and speed of this method when compared with crude Monte Carlo simulation (...)

Citació

Citació

LEITAO, Alvaro, ORTIZ GRACIA, Luis. Model-free computation of risk contributions in credit portfolios. _Applied Mathematics and Computation_. 2020. Vol. 382, núm. October, pàgs. 125351. [consulta: 23 de gener de 2026]. ISSN: 0096-3003. [Disponible a: https://hdl.handle.net/2445/164735]

Exportar metadades

JSON - METS

Compartir registre