Filtering in a hazard rate change-point model with financial and life-insurance applications
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摘要
本文建立了在不可观测变点下对跳跃型风险率（hazard rate）进行连续时间滤波的贝叶斯框架，证明滤波器Π_t为含跳跃和扩充创新过程的Kushner–Stratonovich型SDE的唯一强解，并给出在部分信息下条件生存概率与条件密度的封闭解用于信贷与寿险定价，数值分析显示信息不完全会导致风险率估计滞后并引起债券/CDS等产品的错价 [page::5][page::11][page::16]
