文件名称：使用准蒙特卡罗方法加速 CVA 和 CVA 灵敏度-研究论文
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更新时间：2024-06-29 20:16:27
XVA CVA
我们使用 Hull-White 模型的多货币扩展来分析准蒙特卡罗方法 (QMC) 在用于计算各种利率互换组合的信用估值调整 (CVA) 和 CVA 敏感性时的效率。 我们发现，当使用大约 800 次模拟时，带有 Sobol 序列和布朗桥离散化的 QMC 产生的结果与具有 10,000 次模拟的经典 MC 一样准确：12 倍加速度。 不同投资组合（随货币增加，通常但不总是随因子数量减少）、计算类型（从最高到最低的顺序，通常但不总是 CVA、CR Delta、IR 和 FX Delta，以及IR 和 FX Vegas），以及模型的选择（本地模型通常优于全局模型）。 没有布朗桥离散化的 QMC 导致更温和的因子 4 加速。 具有对偶采样的经典 MC 会产生 2 倍的加速度。 具有布朗桥离散化的随机 QMC（数字的线性排列）提高了非随机序列的效率，用于较小的价内投资组合。 随机化与风险因素的直接和独立模拟方法相结合，在我们执行的有限测试（单一货币掉期的 CVA）中产生了非凡的结果，在路径模拟上提供了额外的 6 加速因子。