The domestic credit derivatives market has been growing over the last few years, while the global market has been in a decline since the last global financial crisis. Multi-named CLN is one of the popular credit derivatives in the domestic market. This thesis presents pricing method of multi-named CLN with a copula function approach focusing on first-to-default types, which have been the most actively traded credit derivatives in the domestic market.
The main issue in a multi-named CLN valuation process is the default correlation between the reference entities consisting of multi-named portfolio. We can use each entity`s estimated time to default derived through implied hazard rate based on Duffie and Singleton (1999) instead of constructing default correlation between the reference entities. We use the copula function approach when we simulate time to default matching to default probabilities of each entity.
This thesis presents two simulation methods of time to default. The first method is to simulate time to default using Gaussian copula. The second method is using t copula. This thesis applies these two methods to domestically traded CLNs and compares the results.
국내 신용파생상품 시장은 지난 금융위기 이후 내리막길을 걷고 있는 글로벌 시장과는 다르게 지난 몇 년간 꾸준히 성장해 오고 있다. 특히, 여러 개의 준거기업으로 이루어진 Credit Linked Notes(CLN)는 국내에서 가장 활발하게 거래되고 있는 신용파생상품 중 하나이다. 이 논문은 copula 함수를 이용하여 여러 개의 준거기업으로 이루어진 First-To-Default 유형의 CLN 상품의 가격을 결정하는 방법론에 대하여 연구한다.
이러한 유형의 CLN 상품의 가격을 결정하기 위해 가장 중요한 사항은 CLN 상품을 구성하고 있는 여러 준거기업들 간의 부도상관계수를 도출하는 일이다. 본 논문은 Duffie and Singleton(1999)에 기반을 둔 implied hazard rate을 통하여 각 개별 기업의 부도상관계수가 반영된 부도 시점을 도출한다. 그리고 각 개별 기업의 부도확률과 대응하는 부도 시점을 시뮬레이션 할 때 copula 함수를 사용한다.
본 논문은 부도 시점에 대한 두 가지 시뮬레이션 방법론을 제시한다. 첫 번째 방법은 Gaussian copula를 이용하는 방법이고 두 번째 방법은 Student-t copula를 이용하는 방법이다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 방식을 국내 CLN 거래사례에 적용하여 가격을 결정해보고 그 결과를 비교해 본다.
