For the last few decades, many papers focused on rare but significant large-loss events. There are many kinds of models for portfolios. In this paper, we establish an importance sampling method for t-copula model. In t-copula model, because of the heavy tail of the t-distribution, we can not handle the moment generating function which is useful in exponential tilting. To solve this problem, we make 3-step importance sampling method. First step is importance sampling for a chi-squared random variable and use 2-step importance sampling method which established by Glasserman, Kang, and Shahabuddin [4].
금융 기관들이 포트폴리오를 운영하는데 있어서 고려해야 하는 주요 요소 중 하나는 각각의 채무자들이 파산하는 확률의 분포를 나타낸다. 이 때 그 확률의 분포를 어떤 식으로 추정하는 지에 따라서 포트폴리오의 파산 확률이 달라지게 된다. 모델이 복잡하여 정확한 확률을 모를 때 우리는 몬테 카를로 방법을 이용하여 확률값을 예측하게 된다. 우리는 t-copular 모델인 경우에 대해서 생각을 하였다. 카이 제곱 분포를 먼저 뽑은 후 그 값에 따라서 다른 방법의 중요도 추출법을 사용한다. 카이 제곱 분포의 값이 아주 작은 경우에는 중요도 추출을 하지 않고 적당히 큰 경우에는 Glasserman, Kang, and Shahabuddim [4] 에서 사용한 중요도 추출법을 사용하게 된다. 카이 제곱 분포에 대해서도 중요도 추출법을 사용하게 된다.
