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An analysis of simultaneous company defaults using a shot noise process

机译：使用散粒噪声过程分析公司同时发生的违约

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During the subprime mortgage crisis, it became apparent that practical models, such as the one-factor Gaussian copula, had underestimated company default correlations. Complex models that attempt to incorporate default dependency are difficult to implement in practice. In this study, we develop a model for a company asset process, based on which we calculate simultaneous default probabilities using an option-theoretic approach. In our model, a shot noise process serves as the key element for controlling correlations among companies' assets. The risk factor driving the shot noise process is common to all companies in an industry but the shot noise parameters are assumed company-specific; therefore, every company responds differently to this common risk factor. Our model gives earlier warning of financial distress and predicts higher simultaneous default probabilities than commonly used geometric Brownian motion asset model. It is also computationally simple and can be extended to analyze any finite number of companies. (C) 2017 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：在次级抵押贷款危机期间，很明显，实际模型（例如一因素高斯copula模型）低估了公司的违约相关性。试图结合默认依赖关系的复杂模型在实践中很难实现。在这项研究中，我们为公司资产流程开发了一个模型，在此模型的基础上，我们使用期权理论方法计算了同时发生的违约概率。在我们的模型中，散粒噪声过程是控制公司资产之间相关性的关键要素。驱动散粒噪声过程的风险因素在一个行业中的所有公司中都是常见的，但是散粒噪声参数被认为是特定于公司的。因此，每个公司对这个共同的风险因素的反应都不同。与通常使用的几何布朗运动资产模型相比，我们的模型可以更早地警告财务危机，并预测更高的同时发生违约概率。它在计算上也很简单，可以扩展为分析任何有限数量的公司。 （C）2017 Elsevier B.V.保留所有权利。

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