Pricing in stochastic-local volatility models with default

In recent years is becoming increasingly important to handle credit risk. Credit risk is the risk associated with the possibility of bankruptcy. More precisely, if a derivative provides for a payment at cert time T but before that time the counterparty defaults, at maturity the payment cannot be effectively performed, so the owner of the contract loses it entirely or a part of it. It means that the payoff of the derivative, and consequently its price, depends on the underlying of the basic derivative and on the risk of bankruptcy of the counterparty. To value and to hedge credit risk in a consistent way, one needs to develop a quantitative model. We have studied analytical approximation formulas and numerical methods such as Monte Carlo method in order to calculate the price of a bond. We have illustrated how to obtain fast and accurate pricing approximations by expanding the drift and diffusion as a Taylor series and we have compared the second and third order approximation of the Bond and Call price with an accurate Monte Carlo simulation. We have analysed JDCEV model with constant or stochastic interest rate. We have provided numerical examples that illustrate the effectiveness and versatility of our methods. We have used Wolfram Mathematica and Matlab.

Sistemi per la rilevazione di frodi nel "Carrier Billing"

Il rilevamento e l’analisi delle frodi è una delle attività cruciali per un sistema di carrier billing. Una frode non rilevata prontamente può causare ingenti danni economici, mentre un falso positivo porta ad uno spreco di tempo da parte del team di Reporting and Control. In questa tesi viene studiato il dominio di un Payment Service Provider (PSP) operativo nel settore del carrier billing, andando ad approfondire il sistema di rilevamento delle frodi basato sull’analisi di serie storiche con la tecnica Holt-Winters. Verrà fornita una panoramica sull’architettura del sistema seguita da alcuni esempi in cui la scarsa qualità delle predizioni ha causato una perdita economica o temporale al PSP. Verranno quindi proposte numerose soluzioni per estendere e migliorare il sistema attuale, concentrandosi principalmente sulla pulizia dei dati da analizzare e sullo sfruttamento di informazioni implicitamente contenute nei dati. I miglioramenti apportati possono essere divisi in due categorie: quelli che necessitano della supervisione dell’essere umano e quelli che possono essere ottenuti in modo automatico da un algoritmo. Alcune di queste soluzioni verranno implementate e commentate confrontando le prestazioni del sistema prima e dopo le varie implementazioni. Alcune proposte verranno invece trattate solamente a livello teorico ma faranno parte degli sviluppi futuri. Infine si cercherà di trarre delle conclusioni, dimostrando come nel dominio del carrier billing sia possibile ottenere prestazioni soddisfacenti grazie ad un filtraggio supervisionato dei dati delle serie storiche, mentre i tentativi di filtraggio non supervisionato hanno fornito risultati contrastanti.