CCP网络中的系统性风险

我们在第4节中描述了这些场景的生成。GCMk与CCPj共同持有的投资组合在时间间隔【ti，ti+1】内调用的增量VM由按市值计价的MGCMkCCPj（ti+1）变化给出- V MGCMkCCPj（ti）=Xφ∈ΦGCMkCCPj（ti）Vφ（X（ti+1），ti+1）- Vφ（X（ti），ti），其中总和是所有交易的总和，φ，在与CCPjat time Tian的GCMkholds组合中，Vφ（X（t），t）是市场状态X（t）下时间t的交易φ值。我们需要根据GCMk的投资组合和ti时的市场，构建一种快速计算GCMk在CCPb上IM的方法。一般来说，投资组合主要由VaR/CVaR组成。第52页：根据历史时期的一系列市场变化计算投资组合的保证金，这些变化由一系列流动性、基差风险等确定性附加项补充。c.f.Avellanda和Cont【5】。我们将IM拆分为VaR/CVaR组件和一组附加组件。在实践中，VaR/CVARC组成部分在投资组合损失中的计算如下：o通过查看某个历史时期内一组5天的市场数据变化，创建一组情景。o用当前与历史已实现波动率比率的倍数来衡量这些变化。o使用当前市场数据和市场变化集创建新的情景，并计算每个情景下投资组合的5天损失。o使用这些计算VaR或CVaR。我们使用回归对一组代表性投资组合单独计算VaR/CVaR分量，然后确定地应用附加值：首先，我们对一组非常小的投资组合进行评估，以避免产生任何附加值，并使用完整的IM计算过程计算IMon；其次，当前投资组合的IM计算为mgcmkccpj（t）=V aR{X（u）}u≤t；a（t）+ 附加项（t）（2.1），其中a（t）=（a（t）。

，an（t））t表示在t时持有的投资组合相对于在第一步中计算了IM的小型基准投资组合的回归系数，V aR{X（u）}u≤t；a（t）表示由这些回归系数表示的投资组合的IM的VaR组件，并根据新的模拟市场数据进行调整，考虑到：1。当前市场与历史波动率比率的变化。这可以通过跟踪历史乘数并进行适当调整来估计。2.