周士元

（1.复旦大学 应用经济学博士后流动站，上海 200433；2.河南大学 战略管理研究所，河南 开封 475004）

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随着全球金融市场与金融产品创新的进一步细化，金融风险在金融投资主体间转移逐渐成为一种趋向。信用违约互换定价规模自2006年以来呈现逐步上升趋势，并且一直保持快速的增长。2010年10月，银行间货币市场交易商协会发布的信用风险缓释工具相关指引，标志着中国版CDS信用衍生产品市场正式启动，有利地助推了信用风险的释放。信用违约互换定价作为金融信用衍生品的一种，使风险资产的信用风险可以与资产所有权分离，转移信用风险的市场化安排使风险资产具有了流动性的特征，在银行信贷组合管理和上市企业金融风险控制方面发挥了重要作用。因此，如何进一步利用一篮子信用违约互换定价为上市企业提供金融风险的预期定价值规避渠道，具有一定的研究意义。

现有研究[1-6]主要侧重于信用违约互换定价的应用及应用方法，研究重点主要集中在利用一定的样本检测Copula模型的信用违约互换定价的适用性。但对于如何利用Copula模型进行进一步的时序分析有所不足。为此，本文按照时序节点分解不同程度的上市公司一篮子信用互换定价信息，结合信用违约行为与周边观测点的耦合互动，针对一篮子信用违约互换定价进行排列优化，来进一步验证上市公司一篮子信用违约互换定价基于时序改进Copula模型的应用精确性。……