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右面板给出了同一反馈函数对惩罚参数(u1,00,u1,01)的联合依赖性。0 2 4 6 8 101.141.161.181.21.221.241.26μ1,00B00 t=0.000t=0.2400 2 4 6 8 101.141.161.181.21.221.241.26μ2,00B00 t=0.000t=0.240图4:左面板报告稳健值函数的时间分量对惩罚参数u1,00的依赖性。右面板报告了对惩罚参数u2,00.8的依赖性结论众所周知,违约风险的历史估计具有挑战性,并且往往容易被估计者发现。这是因为由于默认事件的罕见性,可用数据集受到限制。然而,目前关于最优信贷组合的文献都假设参考信贷模型是确定的。由于最优策略主要取决于风险中性和历史违约强度的比率(所谓的违约风险溢价)以及传染效应,因此在设计最优决策规则时,考虑信贷模型的形式特征非常重要。本文引入了一个新的动态框架,投资者可以选择最佳的投资策略,同时保护自己免受参考信用模型的误判。我们得到了风险债券中产生策略的最优反馈函数的显式特征。
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