Sophia_Li
2019-04-29 06:49老師您好，不太懂到底什么是模型的calibration。 講義中有兩個地方提到，一個是模型錯誤中的，錯誤的calibration指參數搞錯特別是相關性和波動性。另外一處Calibration指的是“模型預測的違約概率加權平均要和長期違約概率目標一致”（老師原話）。 請問calibration到底是指什么？像我們講的幾個著名的低估了極端情況下correlation的事件，如LTCM，都屬于calibration錯誤嗎？
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1個回答
Cindy助教
2019-04-29 15:56
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同學你好
? 模型校準過程（incorrect calibration）中產生的問題：
? 模型校準最常見的問題是沒有及時更新，因此模型校準過程要注重更新。比如一家銀行的不良率是3%，這個3%可能是經濟環(huán)境比較好的時候的不良率，現在銀行的不良率變成2.3%，同時經濟環(huán)境也發(fā)生了變動，我們在做違約概率校準的時候就要去關注經濟環(huán)境發(fā)生變化，那么校準也要隨時的更新，不能再用以前的參數去建模了。
? 估計市場上的波動率和相關性，估計波動率和相關性用的大部分都是歷史數據，可以構建EWMA、GARCH模型等等。如果用次貸危機發(fā)生之前的數據，估計出來的波動率就會比較小；如果估計的時間窗口包含了次貸危機，那么估計出來的波動率和相關性就會很大，所以選擇不同的時間段，不同的分析時間，對結果也會產生很大的影響。如果模型里的參數發(fā)生了變動，波動率也會發(fā)生變動，那么這個模型是否還能預測投資組合風險，就不一定了。
? LTCM的一個策略是買入俄羅斯的國債，賣出德國的國債，根據歷史數據，這兩個產品的相關性很高，一旦危機發(fā)生了，相關系數幾乎變成了-1，俄羅斯國債發(fā)生違約了，買入的俄羅斯國債價格下跌，德國國債相對比較安全價格上漲。出現了兩邊虧損，于是它之前的套利過程完全失效了。失效的原因就是因為LTCM忽略了波動率和相關性隨市場的變化。所以模型的及時校準是非常重要的。
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追問
很清楚很詳細，謝謝！
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