25、对手方信用风险计算的高效解决方案

对手方信用风险计算的高效解决方案

在金融领域，对手方信用风险（CCR）的计算至关重要。传统的CCR计算通常依赖于蒙特卡罗（MC）模拟，但这种方法计算量巨大，成为了实际应用中的瓶颈。本文将介绍一些高效的计算技术，通过使用代理函数来替代传统的定价函数，显著提高计算效率，同时保持较高的准确性。

1. 近似方法的选择

在实际应用中，不同的从业者对各种近似方法的优缺点有不同的权衡。一般来说，只要可能，我们倾向于使用切比雪夫张量（CTs），因为它能让从业者更好地控制构建和校准过程。CTs的选择主要取决于应用组合技术后得到的函数f的维度：
- 若函数f的定义域维度小于5，全CTs是明显的选择。
- 若维度大于5或6，我们选择使用张量扩展算法构建的TT格式的CTs。
- 对于其他情况（通常较少），我们选择深度神经网络（DNN）。

2. 投资组合计算

上述方法不仅适用于单个交易，还可应用于任何交易类型、净额结算集或投资组合。具体有以下几种方式：
- 为每个交易创建代理函数 ：为每个交易创建代理函数（必要时进行序列化）后，计算净额结算集或其他类型投资组合的价格在计算上变得很便宜，无论构成净额结算集或投资组合的交易组合如何。
- 为整个净额结算集创建代理函数 ：当净额结算集或投资组合中的交易共享相同的风险因素时，可以为整个净额结算集（或投资组合）创建代理函数。这样可以得到一个单一的代理，无论交易数量多少，获取整个净额结算集的价格分布都要快得多，但会丢失每个交易的详细信息。
- 组合两种方法 ：先为每个交易创