Scenario Matching for Credit Dependence Stress Tests: Temporal correlation constraints and empirical risk bounds
说明信用依赖压力测试的情景匹配：时间相关性约束与经验风险界
简介本文将两组模拟的市场路径与信用路径配对，目标是使时间相关性误差的绝对值最小化。每条市场路径恰好对应一条信用路径，从而保持两组完整情景的经验分布。文中给出完美匹配检验，用于判断统一的相关性误差容忍度是否可行并求出其最小值，并给出经验平均损失与超越概率的精确界。实验以合成的债券远期信用压力测试为例，报告匹配精度、经验得分尾部等结果。该方法独立于情景生成器，可用于检验现有风险引擎中的依赖性假设。