論文の概要: Towards practical Quantum Credit Risk Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07125v2
• Date: Mon, 19 Dec 2022 22:32:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-09 15:27:14.527137
• Title: Towards practical Quantum Credit Risk Analysis
• Title（参考訳）: 実用的量子クレジットリスク分析に向けて
• Authors: Emanuele Dri, Edoardo Giusto, Antonello Aita, Bartolomeo Montrucchio
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5735035463793008
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, a CRA (Credit Risk Analysis) quantum algorithm with a quadratic speedup over classical analogous methods has been introduced. We propose a new variant of this quantum algorithm with the intent of overcoming some of the most significant limitations (according to business domain experts) of this approach. In particular, we describe a method to implement a more realistic and complex risk model for the default probability of each portfolio's asset, capable of taking into account multiple systemic risk factors. In addition, we present a solution to increase the flexibility of one of the model's inputs, the Loss Given Default, removing the constraint to use integer values. This specific improvement addresses the need to use real data coming from the financial sector in order to establish fair benchmarking protocols. Although these enhancements come at a cost in terms of circuit depth and width, they nevertheless show a path towards a more realistic software solution. Recent progress in quantum technology shows that eventually, the increase in the number and reliability of qubits will allow for useful results and meaningful scales for the financial sector, also on real quantum hardware, paving the way for a concrete quantum advantage in the field. The paper also describes experiments conducted on simulators to test the circuit proposed and contains an assessment of the scalability of the approach presented.
• Abstract（参考訳）: 近年,古典的類似手法を2次高速化したCRA(Credit Risk Analysis)量子アルゴリズムが提案されている。 我々は、このアプローチの最も重要な制限(ビジネスドメインの専門家による)を克服する目的で、この量子アルゴリズムの新しい変種を提案する。 特に,ポートフォリオ資産の既定確率に対して,複数のシステム的リスク要因を考慮した,より現実的で複雑なリスクモデルを実装する手法について述べる。 さらに、モデルの入力の一つであるデフォルト値の損失の柔軟性を高めるソリューションを示し、整数値を使用するための制約を取り除いた。 この具体的な改善は、公正なベンチマークプロトコルを確立するために、金融セクターから来る実際のデータを使用する必要性に対処する。 これらの拡張は回路の深さと幅の点でコストがかかるが、それでもより現実的なソフトウェアソリューションへの道筋を示している。 量子技術の最近の進歩は、最終的に量子ビットの数と信頼性の増加により、実際の量子ハードウェアにおいても金融セクターにとって有用な結果と意味のあるスケールが得られ、この分野における具体的な量子優位性への道が開かれたことを示している。 また,提案した回路をテストするシミュレータで行った実験について述べるとともに,提案手法のスケーラビリティを評価する。

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