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Monte Carlo Optimal Distribution of Simulation Dates

机译：蒙特卡洛模拟日期的最优分布

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Following the 2007-08-credit crisis, investment banks have been focusing on how to increase the accuracy of risk measures. The parameters used for measuring risk have been increasing in relation with the evolution of calculation models. The originality of this work consists in providing, for the first time in literature, a quantitative research on the best method to use for selecting dates when using the popular Monte Carlo simulation. The object of this paper is to find the optimal distribution of simulation dates for measuring counterparty credit risk. We will first analyse a certain counterparty from a real-life portfolio to demonstrate how, when generating the regulatory measures of an Internal Model Method an optimal distribution of observation days is achieved by increasing the number of short- and medium-term time steps. In the second section we will analyse a test portfolio using a flat yield curve to better observe the differences when changing the distribution of simulation dates.
机译：在2007-08年信贷危机之后，投资银行一直专注于如何提高风险衡量的准确性。随着计算模型的发展，用于度量风险的参数已经增加。这项工作的独创性在于，使用流行的蒙特卡洛模拟法，首次对文献中用于选择日期的最佳方法进行了定量研究。本文的目的是找到用于计量交易对手信用风险的模拟日期的最佳分布。我们将首先分析实际投资组合中的某个交易对手，以说明在生成内部模型方法的监管措施时，如何通过增加短期和中期时间步长来实现最佳观察天数分布。在第二部分中，我们将使用平坦的收益率曲线分析测试资产组合，以便在更改模拟日期的分布时更好地观察差异。

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