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    Robust pricing in insurance and energy markets

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    Preise von VertrĂ€gen mit riskanten Aspekten sind typischerweise mit spezifischen Unsicherheiten und Wahrscheinlichkeiten von unvorteilhaften Szenarien verbunden. Versicherungsunternehmen tragen Verlustrisiken im Austausch fĂŒr PrĂ€mien, die von den Schadensverteilungen abhĂ€ngen. Ein weiteres Beispiel, bei dem Risiko gegen einen fixen Preis ausgetauscht wird, sind Swap-VertrĂ€ge: Strom-Futures können als Swap-VertrĂ€ge angesehen werden, wobei die variable Komponente Spot-Preise und die fixe Komponente konstante Preise fĂŒr die Stromlieferung einer lĂ€ngeren Periode darstellen. Das Hauptziel dieser Arbeit ist die Integration von Model-Unsicherheiten in die Preisgestaltung dieser VertrĂ€ge. Es werden komplexe Strukturen in den unterschiedlichen Bereichen von EnergiemĂ€rkten untersucht und die Preisgestaltung einer Realoption unter Modell-AmbituitĂ€t untersucht. ZunĂ€chst werden Distortionsprinzipien bei der Preisgestaltung von Versicherung behandelt. Es werden geschlossene Lösungen fĂŒr optimale DistortionsprĂ€mien unter Modell-AmbiguitĂ€t mit Wasserstein-Distanzen berechnet. In verschiedenen FĂ€llen werden die Verteilungen, die den optimalen Preis erreichen, errechnet. BezĂŒglich des Distortionsprinzips kann festgehalten werden, dass der Preis fĂŒr AmbiguitĂ€t nur vom AmbiguitĂ€tsradius und den Distortionsfunktionen abhĂ€ngt und nicht von der Basis-Verteilung. ZusĂ€tzlich wird die UnbeschrĂ€nktheit der robusten DistortionsprĂ€mie charakterisiert. Außerdem werden Distortionsfunktion auf Grund der beobachteten Preise identifiziert. DafĂŒr wird eine Methode vorgeschlagen, um die Distortionsfunktionen nicht-parametrisch in zwei FĂ€llen zu ermitteln: Average value-at-risk und Potenzfunktionen. Im zweiten Teil der Arbeit werden Regeln fĂŒr die Versicherungspreisgestaltung und Regeln fĂŒr die Strom-Future-Preisgestaltung gemeinsam betrachtet. Dadurch, dass ElektrizitĂ€t nicht gespeichert werden kann, untersuchen viele Autoren die empirischen Daten, um die Future-Preise und die RisikoprĂ€mien in diesem Markt zu erklĂ€ren. Die vorhandene Literatur wird erweitert und es wird eine ErklĂ€rung der Preisbildung dieser VertrĂ€ge mit drei unterschiedlichen Komponenten vorgeschlagen: eine DistortionsprĂ€mie, einen Korrekturfaktor und eine AmbiguitĂ€tsprĂ€mie. Diese drei Teile stellen einen allgemeinen Mechanismus von Future-Preisen dar. Es wurde nachgewiesen, dass die Future-Preise mit langer Restlaufzeit zunehmen. Zudem wird ein saisonales Muster der RiskioprĂ€mien identifiziert und die VerĂ€nderung in der Risikoaversion in AbhĂ€ngigkeit von den Restlaufzeiten erklĂ€rt. Die AmbiguitĂ€ts-PrĂ€mie ist nicht null und nimmt mit Restlaufzeiten der Base-Future-VertrĂ€ge zu. FĂŒr diese Berechnungen wird ein neues Regime-Switching-Modell fĂŒr Spot-Preise spezifiziert. Der letzte Teil dieser Arbeit untersucht eine angemessene Bewertung eines WĂ€rmekraftwerks unter Einbeziehung von Modell-AmbiguitĂ€t. Die verschiedenen Unsicherheiten, die sich auf die erwarteten Profite dieser Realoption auswirken, sind Strompreise, Treibstoffpreise und CO2-Zertifikate. FĂŒr das WĂ€rmekraftwerk werden wöchentlich Entscheidungen getroffen, die die Produktion einer gesamten Woche festlegen, obwohl die Unsicherheiten den Profit innerhalb einer Woche beeinflussen können. ZunĂ€chst werden die Unsicherheiten in einem Lattice-Prozess diskretisiert und quantisiert. Um unterschiedliche Preise innerhalb einer Woche zu simulieren, wird ein Interpolations-Prozess, genauer ein Bridge-Prozess, vorgeschlagen. Folgend wird eine Distanz zwischen Lattice-Prozessen vorgeschlagen, die geeignet ist dynamische Probleme rĂŒckwĂ€rts in der Zeit zu lösen. Diese Distanz ist eine uniforme Wasserstein-Distanz mit einer zugrundeliegenden Metrik in AbhĂ€ngigkeit von den ZustĂ€nden des WĂ€rmekraftwerks. Die emprischen Ergebnissen zeigen dass die Produktion konservativer und der Profit umso geringer ist, je grĂ¶ĂŸer der AmbiguitĂ€tsradius ist. Es wird zwar ein spezifisches Problem gelöst, jedoch können die Ergebnisse auf viele Ă€hnliche mehrstufige Entscheidungsprobleme angewendet werden.Prices of contracts with risky aspects are typically linked to specific uncertainties and probabilities of adverse scenarios. Insurance companies carry the risk of losses in exchange for a premium, which depends on the loss distribution. Another example where risk is exchanged for a fixed price is swap contracts. Electricity futures can be seen as swaps where the floating component are spot prices and the fixed component is a constant price for delivering electricity over a longer period. The primary goal of this thesis is the incorporation of model ambiguity for pricing these contracts. Moreover, we contemplate the complex structure of energy markets. For this reason, we also explore pricing a real option under model ambiguity. First of all, we study the theoretical properties of the distortion principle for insurance pricing. We find closed-form solutions for the optimal distortion premium under model ambiguity using Wasserstein distances. In various cases, we also find the distributions that reach the optimal prices. For the distortion principle, we can conclude that the price to pay for ambiguity only depends on the ambiguity radius and the distortion function, but not on the initial distribution. Additionally, we characterize the unboundedness of the robust distortion premium. Besides, we investigate the identification of distortion functions from observed prices. We propose a method to recover them from simulated prices in two cases: the average value-at-risk and power distortion principle. In the second part of this thesis, we bring together insurance pricing rules and electricity futures pricing rules. Due to the non-storability of electricity, many authors study different rules and empirical results to explain futures prices and the risk premia in this market. We extend the present literature and propose to explain the price formation of these contracts with three different quantities: the distortion premium, a correction factor and an ambiguity premium. [option]. The ambiguity premium is significant and increases with time-to-delivery for base futures. For these calculations, we specify a new regime-switching model for spot prices. [option1] These three factors capture a general mechanism of futures prices. We conclude the magnitude of futures increases with time-to-delivery. In addition, we recover a seasonal pattern of the risk premia and explain the changes in risk aversion depending on time-to-delivery. [option2] These three factors capture main characteristics of futures prices and the risk premia. Among them, we recover a seasonal pattern of the risk premia and explain the changes in risk aversion depending on time-to-delivery. The last part of this thesis studies an appropriate evaluation of a thermal power plant by incorporating model ambiguity. The different uncertainties that affect the expected profits of this real option are electricity prices, fuel prices and CO2 allowances. The power plant takes weekly decisions fixing the production for an entire week, while the uncertainties may affect the profit within weeks. Firstly, we discretize and quantize the uncertainties in a lattice process. To simulate different prices within weeks, we introduce an interpolation process called bridge process. Secondly, we propose a distance between lattice processes, which is tractable for solving dynamic problems backwards in time. This distance is a Wasserstein distance type with an underlying metric dependent on the state of the power plant. Our empirical results show that the larger the ambiguity radius is, the more conservative the production, and the less the achieved profit is. Although we solve a specific problem, our results can be applied to different multistage decision problems

    Guidelines for the use and interpretation of assays for monitoring autophagy (4th edition)

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    In 2008, we published the first set of guidelines for standardizing research in autophagy. Since then, this topic has received increasing attention, and many scientists have entered the field. Our knowledge base and relevant new technologies have also been expanding. Thus, it is important to formulate on a regular basis updated guidelines for monitoring autophagy in different organisms. Despite numerous reviews, there continues to be confusion regarding acceptable methods to evaluate autophagy, especially in multicellular eukaryotes. Here, we present a set of guidelines for investigators to select and interpret methods to examine autophagy and related processes, and for reviewers to provide realistic and reasonable critiques of reports that are focused on these processes. These guidelines are not meant to be a dogmatic set of rules, because the appropriateness of any assay largely depends on the question being asked and the system being used. Moreover, no individual assay is perfect for every situation, calling for the use of multiple techniques to properly monitor autophagy in each experimental setting. Finally, several core components of the autophagy machinery have been implicated in distinct autophagic processes (canonical and noncanonical autophagy), implying that genetic approaches to block autophagy should rely on targeting two or more autophagy-related genes that ideally participate in distinct steps of the pathway. Along similar lines, because multiple proteins involved in autophagy also regulate other cellular pathways including apoptosis, not all of them can be used as a specific marker for bona fide autophagic responses. Here, we critically discuss current methods of assessing autophagy and the information they can, or cannot, provide. Our ultimate goal is to encourage intellectual and technical innovation in the field
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