This dissertation discusses two main subjects about the assessment of systemic risk inherent in credit derivatives and the optimal execution strategy in limit order books. In Chapter 1, we define systemic risk in two perspectives: the possibilities of simultaneous and contagious defaults. To explain these features, we employ a Marshall-Olkin copula model and an interacting intensity-based model. The model parameters are calibrated using credit default swap (CDS) index data, and the best time series models for each parameter are selected based on minimal prediction errors to forecast the dynamics of parameters. Chapter 2 investigates the evolution of systemic risk inherent in investment-grade (IG) and high-yield (HY) CDS portfolios and compares the portfolios before and after the global financial crisis. To quantify systemic risk, we propose a novel measure – the expected default rate (EDR), and implement the EDR under the one-factor copula framework with various dependence structures. In Chapter 3, we seek the market maker’s optimal trading strategy maximizing the profit and liquidating the inventory over a finite period. We develop the models of market and limit orders dynamics and derive the Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) equation for the optimal control problem. Then, we build an approximation scheme to find a solution of the HJB equation based on deep neural networks and compare the performance of the optimal execution strategy with that of other strategies by simulation.
이 논문에서는 신용 파생 상품에 내재된 시스템 위험 평가와 호가창에서의 최적 거래 전략을 다룬다. 제 1장에서는 시스템 위험을 동시다발적 부도와 감염 부도의 확률이라는 두 가지 관점에서 시스템 위험을 정의한다. 이런 특징을 설명하기 위해 마샬-오킨 코퓰라 모델과 상호작용하는 강도 기반 모델을 사용한다. 신용 부도 스왑 지수 데이터를 이용해 추정한 모델의 모수는 예측 오류가 가장 적은 시계열 모델으로 그 움직임을 예측한다. 제 2장에서는 투자 등급 및 고수익 신용 부도 스왑 포트폴리오에 내재된 시스템 위험을 조사하고 금융 위기 전후로 이를 비교한다. 시스템 위험을 정량화하기 위해, EDR이라는 새로운 시스템 위험 측도를 제안하고 다양한 단일 요인 코퓰라 모델을 사용하여 EDR을 계산한다. 제 3장에서는 한정된 기간 동안 시장 조성자의 수익을 극대화하는 최적 거래 전략을 찾는다. 시장가 주문과 지정가 주문의 움직임에 대한 모델을 세우고 최적 제어 문제에 대한 해밀턴-자코비-벨만 방정식을 도출한다. 그런 다음, 해밀턴-자코비-벨만 방정식의 해를 심층 신경망을 기반으로 근사하고 최적 실행 전략의 성능을 다른 전략들의 성능과 시뮬레이션으로 비교한다.
