债务抵押证券CDO是以一个或多个类别且分散化的资产作质押的证券。这些资产包括公司债券、新兴市场债券、资产质押债券和房屋抵押贷款债券、不动产投资信托和银行债务等。CDO作为一种创新型的金融衍生工具,结合了资产证券化和信用衍生品的优点,也受到了广大投资者的信赖。金融机构利用CDO分别达成转移风险或套取价差等目的,特别是可利用这一产品设计不同信用风险的债券系列,以满足各种风险偏好的投资人。对于组合信用衍生品CDO的定价,必须考虑的因素有各参考资产的违约概率、参考资产之间的违约相关性以及违约回收率。其中,违约相关性是非常重要的因素,它确定了在同一个时刻,CDO信用资产池中的所有参考资产同时发生违约的概率,进而得到资产池的潜在损失分布。对于CDO的定价,主流金融界并没有达成共识,常用的定价方法有BET模型、因子Copula模型、仿射强度模型等。而现有的这些方法存在着一些不足和缺陷,因而,本文结合国内外的现有研究成果,深入研究CDO的定价机理,运用金融工程的前沿方法进行创新,构建合理的定价模型,促进债务抵押证券定价理论和实践的发展。本文立足于CDO参考资产池损失分布的“尖峰厚尾”特征以及“动态相关性”特征,引入了随机回收率,建立了具有随机相关性和局部相关性、具有随机回收率结构的厚尾混合Copula模型用于CDO定价,并且通过数值分析比较了模型的优劣性,相关研究成果如下：1.标准Gaussian Copula模型缺乏“厚尾性”和存在“相关性微笑”,导致模型的运算结果不能很好的贴合市场报价。这就启发我们在因子Copula模型中,假定系统因子和非系统因子都服从厚尾的混合G-VG分布。G-VG分布具有良好的厚尾性和卷积等性质,这使其适用于CDO定价；此外,本文把常相关性扩展为动态相关性,包括随机相关性和局部相关性。从而建立起具有二状态、三状态的随机相关性和局部相关性结构下的混合G-VG Copula定价模型,以体现CDO参考资产池损失的“尖峰厚尾性”和“动态相关性”。在计算方面,我们运用快速傅里叶变换以及逆变换给出了CDO参考资产池损失的计算方法,并且做了数值模拟,在此基础上就可以得到CDO各分券层的合理信用利差。2.鉴于快速傅里叶变换以及逆变换的计算效率不高,我们考虑在大样本同质投资组合(LHP)的近似情况下,CDO的定价问题。我们仍旧假设市场系统因子和非系统因子都服从混合G-VG分布,建立起了具有二状态和三状态的随机相关性以及局部相关性的结构下,混合G-VG Copula定价模型。给出了条件违约概率、累积损失分布函数以及期望分券层损失的解析表达式,再根据CDO各分券层的定价公式,可以得到CDO各分券层的合理信用利差。还对Gaussian Copula模型、混合G-VG Copula模型、具有随机相关性的Copula模型做了实证分析,进行了比较。结果表明具有二状态随机相关性的混合G-VG Copula模型对市场报价的拟合最好,精度最高。原因是基于随机相关性的混合G-VG Copula模型结合了厚尾Copula和随机相关性两个方面,具有更多的自由参数,从而可以给相关性结构带来更多的灵活性。3.针对Gaussian Copula模型中回收率为常数,导致模型存在“相关性微笑”高级分券层以及超高级分券层定价失效等缺陷,本文将随机回收率引入到CDO定价模型中,采用Amraoui和Hitier的随机回收率模型。文中仍旧采用混合G-VGCopula模型,并且考虑二状态和三状态的随机相关性结构,这就将标准的Gaussian Copula模型做了三方面的推广,还给出了CDO各分券层定价的数值模拟。结果表明,随机回收率能更好的体现市场系统因子和非系统因子对违约回收率的影响,从而能够更好的模拟参考资产池的损失分布和CDO各分券层的合理信用利差。综上,本文选择信用衍生品作为研究领域,重点关注结构性金融产品—CDO的定价问题。针对现存的CDO定价模型中存在的缺陷,从多方面改进了CDO定价模型,包括引入厚尾混合分布、考虑动态相关性和随机回收率,建立了新的CDO定价模型。我们还做了数值模拟,把几个模型进行了比较,结果表明,新模型较之旧模型能更好的贴合CDO各分券层的报价,改善了CDO定价中的“相关性微笑”问题。期望相应的研究结果能为理论界和实务界对CDO产品的设计和风险管理提供思路。