随着信用违约互换的正式落地,它作为风险对冲的主要工具,越来越受到投资者的青睐。但是2015年债券市场发生的一连串信用风险事件,对我国金融市场的稳定性产生重大的影响,信用违约互换的推出能够帮助市场投资者转移信用风险,并且锁定他们的最大损失。对投资者而言,信用违约互换可以实现风险转移和风险规避的作用。而对于商业银行而言,信用违约互换的推出与发展则减少了整个银行层面的信用风险。各交易主体对信用违约互换的价格十分关注,这就意味着市场对信用违约互换的精准定价尤为重要。自从信用违约互换推出以来,信用风险一步步朝着市场化定价的方向发展,信用违约互换的市场价格能够较为准确地反映出主体的信用情况,并且有关违约概率、违约回收率等风险相关信息都能够及时地被揭露出来,这就给信用违约互换的定价提供了现实基础。在以往的研究中,对信用违约互换的定价多数停留在对违约概率的建模,很少关注违约回收率对定价的影响,而从现有的实证结果来看,违约回收率的随机性以及违约概率与违约回收率两者之间的相关性都会对信用违约互换的定价造成影响,因此本文先从违约回收率的随机分布入手,并考虑了违约概率与违约回收率两者之间的相关性,对信用违约互换的定价模型进行研究。首先,本文基于结构化模型,研究考虑了违约回收率与违约概率呈现负相关关系时的信用违约互换定价。接着,进一步考虑了违约回收率的随机化。Moody公司最新的研究成果显示,违约回收率呈现双峰分布,一般集中在20%左右或者80%左右。而现在研究中多数采用的Beta分布对违约回收率的拟合效果不太理想,因此本文运用双Beta分布拟合出违约回收率的双峰分布,并用非参数核密度估计方法对拟合效果进行检验,检验结果表明,双Beta分布可以很好地刻画违约回收率地双峰特征。然后,借鉴Damme(2011)的方法,构造出违约损失率与违约概率的单调递增函数。在考虑违约过程时,本文在结构化模型的框架下,推导出违约概率以及违约概率密度的表达式。最后,结合拟合出的违约损失率的分布,将其代入到信用违约互换的定价方程中,得出我们需要的信用违约互换的定价方程。实证结果表明,考虑了随机回收率以及回收率与违约概率负相关情况下的信用违约互换定价价格更符合真实情况。