論文の概要: Quantum algorithm for calculating risk contributions in a credit portfolio

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11394v1
• Date: Thu, 27 Jan 2022 09:26:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-27 18:29:43.888188
• Title: Quantum algorithm for calculating risk contributions in a credit portfolio
• Title（参考訳）: 信用ポートフォリオにおけるリスク貢献計算のための量子アルゴリズム
• Authors: Koichi Miyamoto
• Abstract要約: 本稿では、信用リスク管理、リスクコントリビューションの計算における別の問題に焦点を当てる。 本稿では、複数の期待値の同時推定のための最近の量子アルゴリズムに基づいて、信用リスク寄与計算法を提案する。 提案手法のクエリ複雑性を評価し,$widetildeOleft(sqrtN_rm gr/epsilonright)$として,サブグループ番号$N_rm gr$と精度$epsilon$でスケールする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Finance is one of the promising field for industrial application of quantum computing. In particular, quantum algorithms for calculation of risk measures such as the value at risk and the conditional value at risk of a credit portfolio have been proposed. In this paper, we focus on another problem in credit risk management, calculation of risk contributions, which quantify the concentration of the risk on subgroups in the portfolio. Based on the recent quantum algorithm for simultaneous estimation of multiple expected values, we propose the method for credit risk contribution calculation. We also evaluate the query complexity of the proposed method and see that it scales as $\widetilde{O}\left(\sqrt{N_{\rm gr}}/\epsilon\right)$ on the subgroup number $N_{\rm gr}$ and the accuracy $\epsilon$, in contrast with the classical method with $\widetilde{O}\left(\log(N_{\rm gr})/\epsilon^2\right)$ complexity. This means that, for calculation of risk contributions of finely divided subgroups, the advantage of the quantum method is reduced compared with risk measure calculation for the entire portfolio. Nevertheless, the quantum method can be advantageous in high-accuracy calculation, and in fact yield less complexity than the classical method in some practically plausible setting.
• Abstract（参考訳）: 金融は量子コンピューティングの産業応用において有望な分野の1つである。 特に、リスクに対する価値や信用ポートフォリオのリスクに対する条件付き価値などのリスク対策を計算するための量子アルゴリズムが提案されている。 本稿では、ポートフォリオ内のサブグループにおけるリスクの集中度を定量化する信用リスク管理、リスク貢献の計算における別の問題に焦点を当てる。 近年の量子アルゴリズムによる複数の期待値の同時推定に基づいて,信用リスク貢献計算法を提案する。 また,提案手法の問合せ複雑性を評価し,部分群数 $n_{\rm gr}$ と精度 $\epsilon$ に基づいて$\widetilde{o}\left(\log(n_{\rm gr})/\epsilon^2\right)$ とスケールする。 これは、細分化されたサブグループのリスクコントリビューションの計算において、ポートフォリオ全体のリスク測定計算と比較して量子法の利点が減少することを意味する。 それでも、量子法は高い精度の計算では有利であり、実際はいくつかの実用性のある設定では古典法よりも複雑さが低い。

関連論文リスト

• Quantum algorithm for copula-based risk aggregation using orthogonal series density estimation [0.0]
  量子モンテカルロ積分 (Quantum Monte Carlo integration, QMCI) は、古典的なものよりも2次的なスピードアップを提供する。 本稿では、金融リスク管理における最も重要な数値課題の一つであるリスクアグリゲーションへの適用について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-16T14:46:04Z)
• Quantum Risk Analysis of Financial Derivatives [0.3749861135832073]
  本稿では,リスク値(VaR)とリスク条件値(CVaR)を量子コンピュータを用いて計算するための2つの量子アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-15T18:52:30Z)
• Capsa: A Unified Framework for Quantifying Risk in Deep Neural Networks [142.67349734180445]
  ディープニューラルネットワークにリスク認識を提供する既存のアルゴリズムは複雑でアドホックである。 ここでは、リスク認識でモデルを拡張するためのフレームワークであるcapsaを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-01T02:07:47Z)
• Quantum Monte Carlo simulations for financial risk analytics: scenario generation for equity, rate, and credit risk factors [0.0]
  モンテカルロ(MC)シミュレーションは金融リスク管理に広く使われている。 収束に必要なシナリオの数のため、計算コストがかなり高い。 近年の研究では、共通リスク尺度の計算とQAEアルゴリズムの最適化が検討されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-16T22:57:15Z)
• Multivariate Systemic Risk Measures and Computation by Deep Learning Algorithms [63.03966552670014]
  本稿では,主観的最適度と関連するリスク割り当ての公平性に着目し,重要な理論的側面について論じる。 私たちが提供しているアルゴリズムは、予備項の学習、二重表現の最適化、およびそれに対応する公正なリスク割り当てを可能にします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-02T22:16:49Z)
• Towards practical Quantum Credit Risk Analysis [0.5735035463793008]
  CRA (Credit Risk Analysis) の量子アルゴリズムが2次スピードアップで導入された。 我々は、この量子アルゴリズムのいくつかの重要な制限を克服する目的で、新しい変種を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-14T09:25:30Z)
• Towards Quantum Advantage in Financial Market Risk using Quantum Gradient Algorithms [0.716879432974126]
  金融デリバティブの市場リスクを計算するための量子アルゴリズムを導入する。 量子勾配推定アルゴリズムを用いることで、関連する市場感度の2次的優位性が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-24T14:12:43Z)
• Risk-Constrained Thompson Sampling for CVaR Bandits [82.47796318548306]
  CVaR(Conditional Value at Risk)として知られる量的ファイナンスにおける一般的なリスク尺度について考察する。 本稿では,トンプソンサンプリングに基づくCVaR-TSアルゴリズムの性能について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-16T15:53:22Z)
• Large-Scale Methods for Distributionally Robust Optimization [53.98643772533416]
  我々のアルゴリズムは、トレーニングセットのサイズとパラメータの数によらず、多くの評価勾配を必要とすることを証明している。 MNIST と ImageNet の実験により,本手法の 9-36 倍の効率性を持つアルゴリズムの理論的スケーリングが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-12T17:41:44Z)
• Risk-Sensitive Reinforcement Learning: Near-Optimal Risk-Sample Tradeoff in Regret [115.85354306623368]
  本研究では,未知の遷移カーネルを持つマルコフ決定過程におけるリスク感応性強化学習について検討する。 確率的に効率的なモデルレスアルゴリズムとして、リスク感性価値反復(RSVI)とリスク感性Q-ラーニング(RSQ)を提案する。 RSVIが $tildeObig(lambda(|beta| H2) cdot sqrtH3 S2AT big) に達したことを証明しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-22T19:28:26Z)
• Thompson Sampling Algorithms for Mean-Variance Bandits [97.43678751629189]
  我々は平均分散MABのためのトンプソンサンプリング型アルゴリズムを開発した。 我々はまた、ガウシアンとベルヌーイの盗賊に対する包括的後悔の分析も提供する。 我々のアルゴリズムは、全てのリスク許容度に対して既存のLCBベースのアルゴリズムを著しく上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-01T15:33:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。