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这证实了例3.6中的分析。当套期保值出现在同一个区间时,图3中的右面板显示,IMCC的Euler和CAS分配都可能存在负分配。但它们的大小小于常规ES的Euler分配。在规则ES的Euler分配中,一个情景提取应用于250天的每次损失模拟。然而,在IMCC的Euler和CAS分配中,对每个桶应用一个场景提取。因此,总共有30=6×5情景提取应用于250天的每次损失模拟。然后,风险头寸的最终分配是30个情景提取结果的加权和。因此,FRTB分配比常规ES分配产生更稳定的结果。FRTB 18下的资本配置为了进一步分析不同配置的负面性和稳定性,我们将对冲情景(iii)从2个风险头寸扩展到20个风险头寸,每对风险头寸都位于对冲情景(iii)之后。我们采用不同的分配方法将资本分配给每个风险头寸和每个桶。图4显示了每种分配方法的这些分配的直方图和核密度。即使没有不同风险因素和流动性水平类别的汇总,图4显示,与常规ES的Euler分配相比,MCC的Euler和CAS分配仍然产生更紧密的直方图。比较Euler和CAS分配,我们发现CAS分配产生的结果更稳定,极端分配更少。这是因为CAS分配的平均值为5!排列(见定义3.8),进一步提高分配的稳定性。但是,CAS FRTB分配需要5!计算时间比Euler FRTB分配多。图4:。
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