在風險模型中建模可贖回債券（歷史模擬）
關於如何在風險模型中對可贖回債券進行建模的最佳實踐範例是什麼——我專注於歷史模擬 (HS)。
對於普通債券，歷史模擬的輸入因子可以是
- 市場的零曲線（貨幣）
- 傳播歷史
然後，HS 將對貨幣利率的變化（作為系統性風險）和發行人層面（異質性）或評級層面（相當系統性風險）的利差進行建模。然後我們可以在這些情況下重新定價債券。
另一方面，查看可贖回債券，我們必須模擬/估計債券被贖回的機會和時間。為此，我們可以使用利率模型，我們必鬚根據未來利率的不確定性對其進行校準。然後我們可以模擬未來並在這些場景中為債券定價。
我所知道的反映這一點的市場數據是互換和標題。但這些是貨幣市場/資本市場的工具。然而，發行人贖回債券的決定將取決於貨幣的利率水平和發行人的利差。
**我們如何才能找到一個風險模型，**該模型可以根據現成的市場數據進行校準，並對看漲風險的系統性和特殊性部分進行建模？行業解決方案如何？
可贖回債券會受到利率、利差和您的利率模型的影響。您可以將您的點差與利率聯繫起來，但您需要一個系統的點差模型。在我見過的大多數定價模型中，價差不會隨時間演變（這是不正確的）。問題是沒有任何市場工具可以以風險中性的方式校準價差的演變，並且定價是在風險中性的世界中進行的。對於利率，利率演化是在其他工具（如掉期或期貨）上校準的，這些工具是市場工具，因此利率演化模型可以成為風險中性的。
它說我必須有 50 個聲望點才能發表評論，而我沒有，實際上甚至不知道這意味著什麼，所以這是我的“答案”。我認為你正在進入蘋果和橘子。這裡沒有任何風險中性。對於歷史模擬，您已經擁有適用於預期現金流的所有利率，並且在您的模擬中，您從債券描述中獲得了這些現金流的金額和日期。美好的。現在唯一的補充是添加一個決策函式，如果債券在某些條件下符合條件，則終止本金加上看漲價差：價格證明看漲期權和看漲期權的日期足夠遠，可以證明被觸發等。你正在做這種方式比它應該的更困難。