کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6894965 1445934 2018 11 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Expected shortfall: Heuristics and certificates
ترجمه فارسی عنوان
کمبود انتظار: اکتشافات و گواهینامه ها
ترجمه چکیده
ما ضعف انتظار می رود، یک معیار ریسکی منسجم است که محبوبیت خارج از ریاست امور مالی را به دست می آورد و این امر به دلیل تعداد زیادی از مشکلات بهینه سازی به دلیل تطبیق پذیری و خواص دلپذیر آن اعمال می شود. یک اکتشافی رایج برای بهینه سازی کمبود انتظار می رود که جایگزین توزیع ناشناخته از عملکرد تلفات با همتای گسسته تجربی آن است که از مشاهدات ساخته شده است. مرز دم کمبود تجربی آستانه کمبود نامیده می شود و در این مقاله احتمال وقوع زیان های بزرگتر از حد آستانه را بررسی می کنیم. در یک ایستگاه ثابت، ما نشان می دهیم که در شرایط خفیف یک نتیجه قابل توجه جهانی وجود دارد که می گوید احتمال خرابی بیش از آستانه ی کمبود، یک متغیر تصادفی است که توزیع آن مستقل از توزیع تابع افت است. این نتیجه تکمیل یافته های قبلی در مورد کمبود انتظار می رود و عواقب عملی مهم را در برنامه های این اندازه گیری ریسک به بهینه سازی تصادفی می رساند. تئوری این نتیجه بر این است که به طور کامل در این مقاله توسعه یافته است و استفاده از آن به صورت مثال نشان داده شده است.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر علوم کامپیوتر (عمومی)
چکیده انگلیسی
We consider the expected shortfall, a coherent risk measure that is gaining popularity outside mathematical finance and that is being applied to an increasing number of optimization problems due to its versatility and pleasant properties. A commonly used heuristic to optimize the expected shortfall consists in replacing the unknown distribution of the loss function with its empirical discrete counterpart constructed from observations. The boundary of the empirical shortfall tail is called the shortfall threshold, and, in this paper, we study the probability of incurring losses larger than the shortfall threshold. In a stationary set-up, we show that under mild conditions a striking universal result holds which says that the probability of losses exceeding the shortfall threshold is a random variable whose distribution is independent of the distribution of the loss function. This result complements previous findings on the expected shortfall and bears important practical consequences on the applications of this risk measure to stochastic optimization. The theory this result rests on is fully developed in this paper and its use is illustrated by examples.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: European Journal of Operational Research - Volume 267, Issue 3, 16 June 2018, Pages 1003-1013
نویسندگان
, ,