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Le Credit Default Swap : Le Credit Default Swap est le produit dérivé de crédit le plus liquide. Il s’agit d’un contrat entre deux parties : un acheteur de protection (A) et un vendeur de protection (B). C’est une protection de l’acheteur A contre un éventuel défaut d’une entité de référence (C). Cette protection est valable jusqu’à la maturité du swap. En échange de cette protection, l’acheteur A verse périodiquement au vendeur B une prime et ce jusqu’au défaut de C ou jusqu’`a maturité du swap. En contre partie, le vendeur de protection s’engage à effectuer un paiement dans le cas d’un évènement de défaut de l’entité C (faillite de la société, défaut de paiement, accélération de la dette, restructuration de la dette …).Ce paiement équivaut la différence entre le nominal de la dette et le taux de recouvrement à la date du défaut. Le graphique ci-dessous est un exemple de CDS dont la prime est de 120 bps par an. ii. Les n to default (ou basket defaut swap) : Les n to default sont des swaps similaires aux CDS. L’unique différence est au niveau de la définition d’un évènement de défaut : celui-ci n’est plus dépendant d’une seule entité mais d’un portefeuille de crédit. L’acheteur dans le cas d’un n to default reçoit un paiement lorsque le nième nom fait défaut ( n défauts ). Les investisseurs sont alors exposés à la tendance de ces noms à évoluer dans le même sens (faire défaut ou survivre) d’où l’appartenance de ces produits à une catégorie dite de « produits de corrélation ».
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Plan :

SOMMAIRE Introduction……………………………………………………………………………….4 I. Généralités sur les dérivés de crédit……………………………………………...5 a. Le marché des dérivés de crédit b. Définition de quelques produits de base i. Les CDS ii. Les n to default iii. Les CDOs II. Pricing des produits dérivés de crédit par des méthodes semi-analytiques ….10 a. Pricing des CDS b. La méthode de Hull&White pour le pricing des n to default et des CDOs i. Le modèle monofactoriel ii. Extension au modèle multifactoriel iii. La première méthode de Hull&White : récursion sur le nombre de défauts iv. Le seconde méthode de Hull&White : probability bucketing v. Application au pricing des n to default vi. Application au pricing des CDOs III. La problématique de la corrélation …………………………………………….20 a. Corrélation composée et smile de corrélation b. Corrélation de base c. Comment reproduire le smile de corrélation IV. Application à la mesure de risque d’un portefeuille bancaire ………………..23 a. Généralités sur les mesures de risque i. Définition d’une mesure de risque cohérente ii. Quelques mesures de risque b. La transformée de Wang c. Distribution des pertes d’un portefeuille bancaire
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