Medida del riesgo

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No debe confundirse con medidas de riesgo de desviación, por ejemplo desviación estándar .

En matemáticas financieras, un medida del riesgo se utiliza para determinar la cantidad de un activo o conjunto de activos (tradicionalmente moneda) para mantenerse en reserva. El objetivo de esta reserva es hacer el riesgos tomada por instituciones financieras, como bancos y compañías de seguros, aceptables para el regulador. En los últimos años se ha convertido atención hacia medida de riesgo coherente y convexo.

Contenido

  • 1 Matemáticamente
  • 2 Conjunto de valores
    • 2.1 Matemáticamente
  • 3 Ejemplos
    • 3.1 Medidas de riesgo bien conocido
    • 3.2 Varianza
  • 4 Relación al conjunto de aceptación
    • 4.1 Medida del riesgo al conjunto de aceptación
    • 4.2 Aceptación a medida del riesgo
  • 5 Relación con la medida del riesgo de desviación
  • 6 Véase también
  • 7 Referencias
  • 8 Lectura adicional

Matemáticamente

Una medida del riesgo se define como una asignación de un conjunto de variables aleatorias a los números verdaderos. Este conjunto de variables aleatorias representa devoluciones de cartera. La notación común para una medida del riesgo asociada a una variable aleatoria X es \rho(X). Una medida del riesgo \rho: \mathcal{L} \to \mathbb{R} \cup \{+\infty\} debe tener ciertas propiedades:[1]

Normalizado
\rho(0) = 0
Traslativo
\mathrm{If}\; a \in \mathbb{R} \; \mathrm{and} \; Z \in \mathcal{L} ,\;\mathrm{then}\; \rho(Z + a) = \rho(Z) - a
Monotono
\mathrm{If}\; Z_1,Z_2 \in \mathcal{L} \;\mathrm{and}\; Z_1 \leq Z_2 ,\; \mathrm{then} \; \rho(Z_2) \leq \rho(Z_1)

Conjunto de valores

En una situación con \mathbb{R}^d-valorado carteras que riesgo puede medirse en m \leq d de los activos, entonces un conjunto de carpetas es la forma correcta de representar riesgo. Medidas de riesgo conjunto de valores son útiles para los mercados con costos de transacción.[2]

Matemáticamente

Una medida del riesgo valores de conjunto es una función R: L_d^p \rightarrow \mathbb{F}_M, donde L_d^p es un d-dimensional Espacio LP, \mathbb{F}_M = \{D \subseteq M: D = cl (D + K_M)\}, y K_M = K \cap M donde K es una constante cono de solvencia y M es el conjunto de carpetas de la m bienes de referencia. R debe tener las siguientes propiedades:[3]

Normalizado
K_M \subseteq R(0) \; \mathrm{and} \; R(0) \cap -\mathrm{int}K_M = \emptyset
Traslativo de M
\forall X \in L_d^p, \forall u \in M: R(X + u1) = R(X) - u
Monotono
\forall X_2 - X_1 \in L_d^p(K) \Rightarrow R(X_2) \supseteq R(X_1)

Ejemplos

Medidas de riesgo bien conocido

  • Valor en riesgo
  • Déficit esperado
  • Expectativa condicional cola
  • Medida del riesgo entrópica
  • Precio Superhedging
  • ...

Varianza

Varianza (o desviación estándar) es No una medida del riesgo. Esto se puede ver ya que tiene la propiedad de traducción ni moniticidad. Es decir Var(X + a) = Var(X) \neq Var(X) - a para todos a \in \mathbb{R}, y se puede encontrar un contraejemplo simple para moniticidad. La desviación estándar es un medida del riesgo de desviación.

Relación al conjunto de aceptación

Hay un uno-a-uno correspondencia entre un conjunto de aceptación y una medida de riesgo correspondiente. Como definido abajo puede ser demostrado que R_{A_R}(X) = R(X) y A_{R_A} = A.[4]

Medida del riesgo al conjunto de aceptación

  • If \rho Entonces es una medida del riesgo (escalar) A_{\rho} = \{X \in L^p: \rho(X) \leq 0\} es un conjunto de aceptación.
  • If R Entonces es una medida de riesgo conjunto valorado A_R = \{X \in L^p_d: 0 \in R(X)\} es un conjunto de aceptación.

Aceptación a medida del riesgo

  • If A es una aceptación establecida entonces (en 1-d) \rho_A(X) = \inf\{u \in \mathbb{R}: X + u1 \in A\} define una medida del riesgo (escalar).
  • If A es una aceptación entonces R_A(X) = \{u \in M: X + u1 \in A\} es una medida de riesgo conjunto de valores.

Relación con la medida del riesgo de desviación

Hay un uno-a-uno relación entre un medida del riesgo de desviación D y una medida limitada expectativa de riesgo \rho donde para cualquier X \in \mathcal{L}^2

  • D(X) = \rho(X - \mathbb{E}[X])
  • \rho(X) = D(X) - \mathbb{E}[X].

\rho se llama esperanza limitada si satisface \rho(X) > \mathbb{E}[-X] para cualquier nonconstant X y \rho(X) = \mathbb{E}[-X] para cualquier constante X.[5]

Véase también

  • Medida de riesgo coherente
  • Medida del riesgo dinámico
  • Contabilidad de gestión de riesgo
  • Gestión del riesgo
  • Métricas de riesgo -el concepto abstracto que cuantifica una medida del riesgo
  • RiskMetrics -un modelo de gestión de riesgos
  • Medida del riesgo espectral
  • Medida del riesgo de distorsión
  • Valor en riesgo
  • Valor en riesgo condicional
  • Entrópico valor en riesgo
  • Riesgo relativo retorno

Referencias

  1. ^ Artzner, Philippe; Delbaen, Freddy; Eber, Jean-Marc; Heath, David (1999). "Medidas coherentes de riesgo" (pdf). Matemática financiera 9 (3): 203-228. Doi:10.1111/1467-9965.00068. 03 de febrero de 2011.
  2. ^ Jouini, Elyes; Meddeb, Moncef; Touzi, Nizar (2004). "Medidas de riesgo coherentes vector – valorado". Finanzas y Stochastics 8 (4): 531-552. Doi:10.1007/s00780-004-0127-6.
  3. ^ Hamel, A. H.; Heyde, f el. (2010). "Dualidad por valor conjunto de medidas de riesgo" (pdf). SIAM Journal on matemáticas financieras 1 (1): 66 – 95. Doi:10.1137/080743494. 17 de agosto de 2012. editar
  4. ^ Andreas H. Hamel; Frank Heyde; Birgit Rudloff (2011). "Medidas de riesgo conjunto de valores para los modelos de mercado cónico" (pdf). Matemáticas y economía financiera 5 (1): 1 – 28. Doi:10.1007/s11579-011-0047-0. 20 de abril de 2012.
  5. ^ Rockafellar, Tyrrell; Uryasev, Stanislav; Zabarankin, Michael (2002). "Medidas de desviación en optimización y análisis de riesgos" (pdf). 13 de octubre de 2011.

Lectura adicional

  • Crouhy, Michel; D. Galai; R. Mark (2001). Gestión del riesgo. McGraw-Hill. págs. 752 páginas. ISBN 0-07-135731-9.
  • Kevin, Dowd (2005). Medición de riesgo de mercado (2ª ed.). John Wiley & Sons. págs. 410 páginas. ISBN 0-470-01303-6.
  • Foellmer, Hans; Schied, Alexander (2004). Finanzas estocástico. de Gruyter serie en matemáticas 27. Berlín: Walter de Gruyter. págs. xi + 459. ISBN311-0183463. MR2169807.
  • Shapiro, Alexander; Dentcheva, Darinka; Ruszczyński, Andrzej (2009). Conferencias sobre programación estocástica. Modelado y teoría. Serie MPS/SIAM en optimización 9. Philadelphia: Sociedad para la matemática Industrial y aplicada. PP. xvi + 436. ISBN978-0898716870. MR2562798.

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