Credit Risk under Incomplete Information and Nonlinear Filtering

• Antragsteller: Professor Dr. Rüdiger Frey
• Fachliche Zuordnung: Mathematik
• Förderung: Förderung von 2007 bis 2011
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 59144157

• Erstellungsjahr: 2011

Zusammenfassung der Projektergebnisse

In dem Projekt wurden stochastische Filtertechniken zu Konstruktion von Kreditrisikomodellen und zur Bewertung und Absicherung von Kreditderivaten eingesetzt. Wie die Finanzkrise gezeigt hat, sind diese Fragestellungen von großer praktischer Bedeutung. Stochastisches Filtern befasst sich ganz allgemein mit mathematischen Techniken für die Erkennung von verrauschten Signalen. Filterprobleme entstehen bei der Analysis von Kreditrisikomodellen in natürlicher Weise, da wichtige Zustandsvariablen wie etwa die Kreditqualität einer Firma oder eines Landes nicht direkt beobachtbar sind. Das Projekt hat gezeigt, dass der Einsatz von Filtermethoden zu Kreditrisikomodellen führt, die an realen Märkten beobachtbare Phänomene (etwa Ansteckungseffekte) gut nachbilden können und die gleichzeitig numerisch gut handelbar sind.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

• (2009). ‘Pricing corporate securities under noisy asset information’. Mathematical Finance (19), p. 403 - 421
  Frey, R. & Schmidt, T.
  
• (2009). ‘Uber die Bewertung von Kreditderivaten unter unvollständiger Information’. Blätter DGVFM, 30:379 – 394
  Wendler, R. A.
  
• (2010). ‘Credit risk and incomplete information: a nonlinear filtering approach’. Finance and Stochastics, 14, p. 495 –526
  Frey, R. & Runggaldier, W.