1、信用風險是指交易對手方因為違約而導致投資者遭受損失的可能性，對投資者的利益有很大影響。為了合理地管理信用風險，一些金融機構設計了與違約事件掛鉤的信用衍生產(chǎn)品，使投資者可以通過買賣這些產(chǎn)品分散風險。信用衍生產(chǎn)品自推出以來就受到市場的追捧，交易量迅速增加，但由于監(jiān)管力度不足和產(chǎn)品日益復雜，投資者對信用衍生產(chǎn)品的風險程度認識不足，其投機性被逐漸放大。次貸危機爆發(fā)后，信用衍生產(chǎn)品市場受到?jīng)_擊，交易量急劇下降，近幾年開始才有所回升。隨著市場重新認

2、識到復雜信用衍生產(chǎn)品的風險，對其進行合理定價的模型也受到了廣泛關注。本文研究的內(nèi)容正是擔保債務憑證(CDO)這種較為復雜的信用衍生產(chǎn)品的定價模型。
　　本文首先對基于因子Copula的CDO定價模型的完整框架進行了說明，介紹了CDO定價原理，把CDO定價問題等價轉(zhuǎn)換成求出CDO合約的期望損失函數(shù)。在此基礎上，本文介紹了經(jīng)典的高斯Copula模型和常用的大樣本同質(zhì)組合假設，以及在此假設下的期望損失函數(shù)表達式，還介紹了常用的數(shù)值算法以

3、及隱含違約相關系數(shù)和基準違約相關系數(shù)的概念。
　　在經(jīng)典高斯Copula模型的基礎上，本文針對模型中的一些不合理的地方進行了改進。首先，針對高斯Copula模型的尾部相關性不足，本文通過兩種辦法來引入尾部相關性，一種是通過使用標準正態(tài)分布和VG分布的混合分布構造Copula，另一種是先基于廣義z分布定義廣義z過程，再利用其性質(zhì)構造出Copula，這兩種方法得到的Copula均具有較好的尾部相關性，我們給出了常數(shù)回收率和大樣本同質(zhì)組

4、合假設下的定價公式。其次，本文引入了隨機因子載荷模型，并與基于混合分布的Copula模型結合，通過允許相關系數(shù)在不同的市場環(huán)境下取不同的值，進一步增加模型的尾部相關性。另外，針對高斯Copula模型中的常數(shù)回收率假設，本文引入了點隨機回收率模型，為回收率與系統(tǒng)因子添加適當?shù)南嚓P性，然后同樣給出了點隨機回收率模型下的定價公式。最后，由于點隨機回收率模型下的定價公式較為復雜，本文給出了快速計算廣義z分布的概率密度函數(shù)、分布函數(shù)和逆分布函數(shù)的

5、數(shù)值算法。
　　得到了上述幾個Copula模型后，本文將模型對iTraxx S9指數(shù)5年期、7年期和10年期合約的市場報價分別進行了擬合。經(jīng)典的高斯Copula模型由于缺乏尾部相關性，無法擬合較高級分券的市場報價，而我們構造的Copula模型擬合能力要明顯強于高斯Copula模型。加入了點隨機回收率模型后，擬合能力進一步得到增強，得到的基準違約相關系數(shù)也變得較為平坦，說明模型能較好地刻畫金融市場中的極端情況。
　　最后，本文