Reducing Asset Weights' Volatility by Importance Sampling in Stochastic Credit Portfolio Optimization

The objective of this paper is to study the effect of importance sampling (IS) techniques on stochastic credit portfolio optimization methods. I introduce a framework that leads to a reduction of volatility of resulting optimal portfolio asset weights. Performance of the method is documented in terms of implementation simplicity and accuracy. It is shown that the incorporated methods make solutions more precise given a limited computer performance by means of a reduced size of the initially necessary optimization model. For a presented example variance reduction of risk measures and asset weights by a factor of at least 350 was achieved. I finally outline how results can be mapped into business practice by utilizing readily available software such as RiskMetrics� CreditManager as basis for constructing a portfolio optimization model that is enhanced by means of IS. Dieser Beitrag soll die Auswirkung der Anwendung von Importance Sampling (IS) Techniken in der stochastischen Kreditportfoliooptimierung aufzeigen. Es wird ein Modellaufbau vorgestellt, der zu einer deutlichen Reduktion der Volatilität der Wertpapieranteilsgewichte führt. Durch eine Darstellung der verhältnismäßig einfachen Berücksichtigung der Importance Sampling Technik im Optimierungsverfahren sowie durch ein empirisches Beispiel wird die Leistungsfähigkeit der Methode dargelegt. In diesem Anwendungsbeispiel kann die Varianz der Schätzer sowohl für die Risikomaße als auch für die optimalen Anteilsgewichte um einen Faktor von mindestens 350 reduziert werden. Es wird somit gezeigt, dass die hier vorgestellte Methode durch eine Reduktion der Größe des ursprünglich notwendigen Optimierungs-problems die Genauigkeit von optimalen Lösungen erhöht, wenn nur eine begrenzte Rechnerleistung zur Verfügung steht. Abschließend wird dargelegt, wie die Lösungsansätze in der Praxis durch eine Ankopplung an existierende Softwarelösungen im Bankbetrieb umgesetzt werden können. Hierzu wird ein Vorgehen skizziert, das auf den Ergebnissen des Programms CreditManager von RiskMetrics ein Portfoliooptimierungsmodell aufbaut. Dieses wird um eine Importance Sampling Technik erweitert.Kreditrisiko ; Stochastische Optimierung; Varianzreduktion ; CVaR; CVaR ; credit risk ; stochastic portfolio optimization ; importance sampling ; CreditMetrics ; CreditManager

Megrican - método de gestión de riesgos en proyectos de innovación bajo el enfoque co-creación, basado en agentes

RESUMEN: La gestión de riesgos en el desarrollo de productos novedosos es un factor determinante para asegurar el impacto del producto en el medio al cual está dirigido. Los métodos existentes no consideran su aplicación en todas las fases de la cadena de innovación. Al explorar los métodos de gestión de riesgos si bien se encuentran unos métodos basados en agentes y métodos que utilizan la co-creación, no se encontraron métodos, ni modelos que empleen al tiempo agentes, elementos básicos de la innovación mediante la co-creación. Los temas de agentes, co-creación y gestión de riesgos son tratados en otros proyectos realizados en el grupo de investigación ITOS. En la investigación, se exploró estos conceptos: agentes, riesgos y co-creación. Como resultado, se identificó como problema de investigación el que: Las empresas que innovan con co-creación no tienen la certeza de obtener los resultados esperados. Esa incertidumbre le agrega riesgos al proyecto. El método tiene una estructura de procesos adaptables a los procesos de la cadena de innovación. Al inicio de la investigación se hizo un análisis de los métodos de gestión de riesgos existentes para comprender su funcionamiento y el uso los conceptos de proyecto, proceso, creación y riesgo. Se realizó un estudio detallado del concepto de proceso y de su aplicación en diferentes dominios. Se analizó la participación de los agentes en los procesos y particularmente en los procesos de co-creación. Se analizó la función del agente en la gestión de riesgos. La investigación realizada tuvo por objeto la creación de un método de gestión de riesgos basado en agentes para proyectos innovadores bajo el enfoque de co-creación. El método MEGRICAN surge después de analizar varios métodos de gestión de riesgos, las características de los agentes y las pautas de la co-creación. En la creación de un método, se requiere especificar los pasos del modelo de producto. La creación de un prototipo para ensayar el método en un caso de aplicación. La gestión de riesgos considera, aspectos tales como: Los plazos difusos, la existencia de solapamiento de diversas perspectivas, riesgos variables, influencia de las personas, impacto ideológico, difundir las fronteras geográficas, entre otros. La gestión del riesgo introduce los eventos, los objetos, las acciones e interacciones de estas en un proceso. La gestión depende del alcance, del radio de acción de los agentes implicados. Las técnicas de gestión de riesgos emplean directrices para hacer las comprobaciones operativas y establecer los controles de tipo moderado o radical. El método para co-crear la gestión de riesgos requiere cuatro tipos de agentes que son: El Ejecutor quien hace las tareas propias del proyecto, Un Asesor interno o externo que hace los aportes siguiendo las pautas la co-creación, El Gestor, quien incorpora los aportes de la gestión de riesgos, la Empresa que establece las normas internas de trabajo. Hay otro agente que no tiene vínculo directo con la gestión, el agente cliente, este no interactúa con la aplicación, pero da las pautas para determinar el alcance del proyecto co-creado y el tipo de gestión requerida para garantizar su funcionamiento