論文の概要: Calculating Expectiles and Range Value-at-Risk using Quantum Computers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04456v1
• Date: Tue, 8 Nov 2022 18:49:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-19 23:05:10.925747
• Title: Calculating Expectiles and Range Value-at-Risk using Quantum Computers
• Title（参考訳）: 量子コンピュータを用いた期待値と目標値の計算
• Authors: Christian Laudag\'e, Ivica Turkalj
• Abstract要約: 我々は量子ベースアルゴリズムを導入し、バリュー・アット・リスク(VaR)と期待短絡(ES)を計算する。 それらのアイデアに基づいて,VaRとESの代替品を計算するアルゴリズムを構築した。 ケーススタディでは、Woerner and Egger(arXiv:1806.06893)におけるVaRとESのパフォーマンスを比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Risk measures are important key figures to measure the adequacy of the reserves of a company. The most common risk measures in practice are Value-at-Risk (VaR) and Expected Shortfall (ES). Woerner and Egger (arXiv:1806.06893) introduce quantum based algorithms to calculate them. Their procedures are based on the so-called quantum amplitude estimation algorithm. This can lead to a quadratic speed up compared to classical Monte-Carlo based methods. Based on their ideas, we construct algorithms to calculate alternatives for VaR and ES. These risk measures are the so-called expectiles and the Range Value-at-Risk (RVaR). We discuss their desirable properties and explain the construction of our quantum algorithms. These algorithms are also based on amplitude estimation. In a case study, we compare their performance with the one for VaR and ES in Woerner and Egger (arXiv:1806.06893). We find that all of the algorithms perform sufficiently well on a quantum simulator. Further, the calculations of expectiles and VaR are robust against noise on a real quantum device. This is not the case for ES and RVaR.
• Abstract（参考訳）: リスク対策は、企業のリザーブの適切性を測定する上で重要な指標である。 最も一般的なリスク対策は、バリュー・アット・リスク(VaR)と期待短命(ES)である。 Woerner と Egger (arXiv:1806.06893) は量子ベースのアルゴリズムを導入している。 これらの手順はいわゆる量子振幅推定アルゴリズムに基づいている。 これは古典的モンテカルロ法と比較して二次的な速度向上につながる。 それらのアイデアに基づいて,VaRとESの代替品を計算するアルゴリズムを構築した。 これらのリスク対策はいわゆる期待値とレンジバリュー・アット・リスク(RVaR)である。 我々は、それらの望ましい性質を議論し、量子アルゴリズムの構築を説明します。 これらのアルゴリズムは振幅推定にもとづいている。 ケーススタディでは、Woerner and Egger (arXiv:1806.06893)におけるVaRとESのパフォーマンスを比較した。 すべてのアルゴリズムが量子シミュレータ上で十分に機能していることがわかった。 さらに、期待値とVaRの計算は、実際の量子デバイス上のノイズに対して堅牢である。 これはESやRVaRには当てはまらない。

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