This thesis presents a procedure for pricing multiname credit derivatives using a copula and applies it to valuing first-to-default Credit Linked Note(CLN) traded in Korea. The credit derivatives market has been through a rapid growth over the last several years and credit derivatives have become the main tool for transferring and hedging credit risk. The dependence structure that underlies the joint distribution of defaults is a crucial part of the valuation of multiname credit derivatives. Most models assume a Gaussian copula as the dependence structure. However, the problem with the Gaussian copula is that it has a very specific dependence structure with zero tail dependence. Since defaults are modeled as tail events, the tail dependence may give a great impact on the prices of multiname instruments. Therefore, we value a basket CLN using the t-copula that possesses non-trivial tail dependence and compare the pricing result with that of the Gaussian copula model. We estimate risk neutral time to default for each reference entity and the copula parameters. Then we simulate defaulting times using estimated copula functions to calculate the price of the CLN.
본 연구에서는 최근 재무금융분야에서 많이 활용되고 있는 copula 함수를 활용한 신용파생상품의 가격결정 방법을 살펴보고 국내에서 거래된 First-to-default CLN에 적용하였다. 신용파생상품 시장은 최근 몇 년 동안 급속히 성장해왔는데, 신용파생상품은 가장 효율적인 신용위험 관리수단의 하나로서 신용위험을 분리하여 거래되도록 함으로써, 신용위험을 이전하고 헷지하는 것을 가능하도록 한다. Multiname 신용파생상품의 가격결정 모델에서는 부도의 상관관계 또는 종속구조(dependence structure)의 모델화가 가장 중요한 문제이며, 최근 이 문제를 해결하기 위한 하나의 방법으로 copula 함수를 이용한 모델들이 많이 연구되고 있다. 일반적으로 Gaussian copula가 multiname 신용파생상품의 가격결정이나 포트폴리오의 신용리스크 측정시 많이 활용되고 있지만 tail dependence를 반영하지 못하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 Gaussian copula를 일반화한 t-copula를 사용하여 First-to-default CLN의 가격을 측정하여 Gaussian copula를 이용하여 측정한 가격과 비교하여 tail dependence의 효과를 분석하였으며, 실제 발행가격과 비교하여 현실적용 가능성에 대해 고찰하였다. 이를 위해 개별기업의 부도확률을 측정하였고 copula의 모수를 추정하였다. 마지막으로 추정된 copula를 이용한 부도시간의 시뮬레이션을 통해 CLN의 가격을 측정하였다.
