计算最坏风险值的改进算法：数值模拟

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英文标题：
《Improved Algorithms for Computing Worst Value-at-Risk: Numerical
  Challenges and the Adaptive Rearrangement Algorithm》
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作者：
Marius Hofert, Amir Memartoluie, David Saunders, Tony Wirjanto
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最新提交年份：
2015
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英文摘要：
  Numerical challenges inherent in algorithms for computing worst Value-at-Risk in homogeneous portfolios are identified and solutions as well as words of warning concerning their implementation are provided. Furthermore, both conceptual and computational improvements to the Rearrangement Algorithm for approximating worst Value-at-Risk for portfolios with arbitrary marginal loss distributions are given. In particular, a novel Adaptive Rearrangement Algorithm is introduced and investigated. These algorithms are implemented using the R package qrmtools.
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中文摘要：
确定了计算同质投资组合中最坏风险价值的算法所固有的数值挑战，并提供了解决方案以及有关其实施的警告。此外，本文还对重排算法进行了概念和计算上的改进，以逼近具有任意边际损失分布的投资组合的最坏风险值。特别地，本文介绍并研究了一种新的自适应重排算法。这些算法是使用R包qrmtools实现的。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Risk Management        风险管理
分类描述：Measurement and management of financial risks in trading, banking, insurance, corporate and other applications
衡量和管理贸易、银行、保险、企业和其他应用中的金融风险
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PDF下载：
--> Improved_Algorithms_for_Computing_Worst_Value-at-Risk:_Numerical_Challenges_and_.pdf (973.22 KB)

2022-5-12 02:11:54 上传

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关键词：数值模拟 风险值 Quantitative Improvements distribution

计算最差风险值的改进算法：数值挑战和自适应重排算法马吕斯·霍费尔特、阿米尔·梅马托利、大卫·桑德斯、托尼·维詹托2018-06-13摘要确定了投资组合，并提供了解决方案以及有关其实施的警告。此外，还对具有任意边际损失分布的投资组合的最坏风险值近似算法进行了概念和计算上的改进。特别是介绍和研究了一种新的自适应重排算法。这些算法是使用R packageqrmtools实现的。关键词风险聚合，模型不确定性，风险价值，重排算法。MSC201065C60，62P051简介定量风险管理的一个组成部分是分析LSESL=（L，…，Ld）的一个提前期向量，其中LJR表示与交易对手j，j的给定业务线或风险类型相关的损失（一个随机变量）∈ {，…，d}，在固定的时间范围内。对于金融机构，汇总的lossL+=dXj=1Ljis特别重要。根据《巴塞尔协议》第一支柱，金融机构需要留出资金来管理市场、信贷和运营风险。为此，使用风险度量ρ（·）将总头寸L+映射为ρ（L+）∈R用于获得在预定时间段内对未来损失进行说明所需的资本金额。自20世纪90年代中期以来，风险价值（VaRα）作为一种风险度量被金融业广泛采用。它被定义为L+的分布函数FL+的α分位数，即VaRα（L+）=F-L+（α）=inf{x∈R:FL+（x）≥ α} ，其中-L+表示分位数函数ofFL+；更多细节请参见Embrechts和Hofer[12]。