鑑於主權違約，預期貨幣貶值
一個國家可能會在明年內拖欠其政府債務（在任何意義上，例如錯過付款）。在一年內發生主權違約的情況下，人們如何估計（在風險中性衡量下）到年底的預期貨幣貶值？嚴格地說，我感興趣的是：
$$ E_t^Q \left[ S_T/S_t|\tau_{d} < T \right], $$
在哪裡 $ S $ 是即期匯率， $ T $ 是一個固定的時間範圍，比如 1 年，並且 $ \tau_d \in (t, T) $ 是預設時間。
一種方法是使用 quanto CDS 與本地貨幣 CDS 匯率。讓我們假設這是不可行的，因為本地貨幣 CDS 不交易。
另一種方法是估計曾經違約的國家子集的歷史平均貶值，並假裝它低於 $ Q $ .
還有其他想法嗎？
實際上，我對此進行了很多研究，但沒有完整的答案。
- 您可以（在某種程度上）通過查看IHS Markit Totem每月發布的共識“量子因素”來了解市場參與者的想法. 它們甚至有一些期限結構，儘管通常對於所有期限來說都是相同的因素。對於一些主權國家，人們有時會交易以當地貨幣計價的 CDS，並參考硬通貨債務。（順便說一句，這並不新鮮——LTCM 在 1990 年代曾在意大利等國交易 quanto CDS。）這個想法是，如果主權違約，那麼保護買家會使用後期支付預設匯率。因此，與以美元計價的 CDS 價差相比，CDS 價差（市場標準報價）通過 quanto 因子折現，約為 1-違約貶值。（Totem 還為許多以歐元和日元計價的名稱提供了雙元因子。）
（順便說一句，您可以使用其他類型的合約來表達對 quanto 因素的看法，然後您可以使用更普通的 quanto CDS 進行對沖。例如（自引用滅火器）您借給有信用風險的外國主權他們自己的當地貨幣，如果主權債務違約硬通貨債券，貸款將被撕毀（消滅）。或者（消除交叉貨幣掉期）您可以將美元支付給另一個國家的公司並獲得當地貨幣貨幣，同樣有一個條款，如果他們的主權國家在硬通貨債券上違約，那麼你會消滅當地貨幣腿或兩條腿。）
但共識量化因素有多大意義？它僅適用於少數幾個國家。通常有少於 10 個貢獻者，他們實際上並不經常交易，只是在他們的書上做標記。如果當交易實際發生時，雙幣種因素與共識數字相去甚遠，甚至在主權違約實際發生時與現實相去甚遠，我也不會感到驚訝。
您還可以嘗試從TP ICAP和BGC Fenics MD等交易商間經紀商那裡獲取指示性量化因子，但有類似的警告。
您可以查看主權違約的歷史，例如穆迪、標準普爾或加拿大銀行 CRAG，並嘗試計算外匯貶值（注意在違約之前會發生一些貶值），然後取某種平均值。我懷疑這是否有意義，因為每個預設值都非常不同，而且它們很少。
您可以收集 GDP 增長、當地股票、通貨膨脹和外匯遠期等基本數據，並建構某種類似於計量經濟學結構模型的計算。我已經看到了一些這樣做的嘗試，並沒有留下深刻的印象。（此類模型可用於使產品控制組確信交易者標記的 quanto 因子並未完全構成。）
作為機器學習的一項練習，您可以收集盡可能多的國家經濟計量數據和國家新聞，將其與主權違約的歷史數據庫和來自 Totem 的量子因子相關聯，然後您就可以預測
- 對於一個不在圖騰中的國家，圖騰共識量子因子是什麼
- Totem 共識量子因子將如何對新獲得的經濟數據和新聞做出反應。
我發現所有這些論文都有一些用處：
Ehlers, Schoenbucher外匯風險對信用利差的影響 http://www.actuaries.org/AFIR/Colloquia/Zurich/Ehlers_Schoenburcher.pdf
Brigo、Pede、Petrelli多幣種信用違約掉期：Quanto 效應和外匯貶值跳躍 https://arxiv.org/pdf/1512.07256.pdf
MBChernov 等人主權信用風險和匯率：來自 CDS quanto 利差的證據 https://sites.google.com/site/mbchernov/ACS_quanto_latest.pdf
Lando, Nielsen Quanto CDS 價差 https://research.cbs.dk/en/publications/quanto-cds-spreads
Manzo, Saret（兩個西格瑪，主要關注歐元）主權 CDS 的價差可能告訴我們有關貨幣風險的資訊 https://www.twosigma.com/wp-content/uploads/SV_05_17.pdf
與上述類似，我過去曾對此進行過兵棋推演，並得出一個簡單的結論，即貨幣和當地股票回報率可以提供有關違約機率的資訊。
違約通常不能提供有關貨幣風險的資訊，因為貨幣通常在“危機”中跳升（在新興市場以 USDCCY 為基礎），遠在任何違約實際發生或未發生之前。
我的自然偏見是假設 Grainger 因果關係以另一種方式流動。貨幣對違約的預測大於違約對貨幣的影響。
也就是說，有時老闆只需要回答，即使他們的問題是錯誤的 :-) 在這種情況下，只需在他的 **** 上進行貝氏分析。用邏輯回歸計算 p(default|FX)，乘以 p(FX)（由 IV 給出並實現移動），然後除以 p(default) = p(default|FX) * p(Fx) + p(無預設|FX) * p(FX)。然後你有 p[FX|default)。