Implementing a Heath, Jarrow \& Morton model for estimating counterparty credit exposure in interest rate derivatives
Master thesis
Permanent lenke
https://hdl.handle.net/11250/3096565Utgivelsesdato
2023Metadata
Vis full innførselSamlinger
Sammendrag
Denne oppgaven utforsker implementasjonen av en Heath, Jarrow og Morton rentemodell for å beregne motpartsrisiko assosiert med rentederivater i forskjellige perioder og markedsforhold. Modellen bruker prinsipalkomponentanalyse for å fange opp den underliggende strukturen i historisk rentedata, og bruker disse komponentene til å generere forwardkurver. Fra et kjent markedsscenario simuleres forwardkurver frem til en kontrakts løpetid under et faktisk sannsylighetsmål for å generere distribusjoner av fremtidige markedsscenerioer. Et risikonøytralt mål blir brukt for å prise, som sammen med distribusjonene av markedsscenarioer brukes til å bygge risikoprofiler for rentederivater. Modellen evalueres på renteswapper og rentecaps ved å sammenligne persentiler i simulerte eksponering med faktisk eksponering i forskjellige perioder. Den volatile perioden rundt covid-19 pandemien er spesielt interessant og sammenlignes med perioder i 2010-årene. Gode estimater blir gjort i tider karakterisert av økonomisk stabilitet, mens intreffelsen av markedsforstyrrende hendelser og konsistente monotone renteendringer etter modellens kalibreringsperiode resulterer i faktisk eksponering som avviker fra de simulerte konfidensintervellene i varierende grad. This thesis explores the implementation of a Heath, Jarrow and Morton interest rate model for assessing counterparty credit risk associated with interest rate derivatives across different periods and market conditions. The model is built using principal component analysis to capture the structure of interest rates in historical data and uses these components to generate forward curves. The forward curves are used to value derivatives from their initialization to maturity. Starting from the last data point in the calibration data, concurrent with contract initialization, forward curves are simulated until the contract's maturity under the real-world measure to generate a distribution of future market scenarios. Risk-neutral probabilities are used to price contracts, which together with the distribution of future market scenarios are used to build exposure profiles for interest rate derivatives. The model is evaluated on interest rate swaps and an interest rate cap by comparing percentiles of simulated exposure with true exposure in different periods. The volatile period around the covid-19 pandemic is of special interest and is compared to periods in the 2010s. Satisfactory estimates are made in times of economic stability, while market-disrupting events and consistent monotonous changes in interest rates following the calibration period of the model result in actual exposure deviating from the simulated confidence intervals to different extents.