論文の概要: Quantum Monte Carlo simulations for financial risk analytics: scenario generation for equity, rate, and credit risk factors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09682v1
• Date: Thu, 16 Mar 2023 22:57:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-20 16:08:52.435458
• Title: Quantum Monte Carlo simulations for financial risk analytics: scenario generation for equity, rate, and credit risk factors
• Title（参考訳）: 金融リスク分析のための量子モンテカルロシミュレーション:株式、利率、信用リスク要因のシナリオ生成
• Authors: Titos Matsakos and Stuart Nield
• Abstract要約: 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。 QMCアルゴリズムは有望な代替手段であり、古典的なアルゴリズムに比べて2次的なスピードアップを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Monte Carlo (MC) simulations are widely used in financial risk management, from estimating value-at-risk (VaR) to pricing over-the-counter derivatives. However, they come at a significant computational cost due to the number of scenarios required for convergence. Quantum MC (QMC) algorithms are a promising alternative: they provide a quadratic speed-up as compared to their classical counterparts. Recent studies have explored the calculation of common risk measures and the optimisation of QMC algorithms by initialising the input quantum states with pre-computed probability distributions. In this paper, we focus on incorporating scenario generation into the quantum computation by simulating the evolution of risk factors over time. Specifically, we assemble quantum circuits that implement stochastic models for equity (geometric Brownian motion), interest rate (mean-reversion models), and credit (structural and reduced-form credit models) risk factors. We then feed these scenarios to QMC simulations to provide end-to-end examples for both market and credit risk use cases.
• Abstract（参考訳）: モンテカルロ(mc)シミュレーションは、バリュー・アット・リスク(var)の推定から市場外デリバティブの価格設定まで、金融リスク管理に広く使われている。 しかし、コンバージェンスに必要なシナリオの数のため、計算コストは大幅に増大する。 量子mc(qmc)アルゴリズムは、従来のアルゴリズムに比べて二次的なスピードアップを提供する、有望な代替手段である。 近年の研究では、入力量子状態と事前計算された確率分布を初期化することにより、共通リスク尺度の計算とQMCアルゴリズムの最適化が検討されている。 本稿では,リスク要因の時間的進化をシミュレートすることで,シナリオ生成を量子計算に組み込むことに焦点をあてる。 具体的には、エクイティ(幾何学的ブラウン運動)、利率(平均回帰モデル)、信用(構造的および縮小形信用モデル)リスクファクターの確率モデルを実装する量子回路を組み立てる。 次に、これらのシナリオをQMCシミュレーションにフィードし、市場と信用リスクの両方のユースケースでエンドツーエンドの例を提供します。

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