Stochastic Programming with Probability

In this work we study optimization problems subject to a failure constraint. This constraint is expressed in terms of a condition that causes failure, representing a physical or technical breakdown. We formulate the problem in terms of a probability constraint, where the level of "confidence" is a modelling parameter and has the interpretation that the probability of failure should not exceed that level. Application of the stochastic Arrow-Hurwicz algorithm poses two difficulties: one is structural and arises from the lack of convexity of the probability constraint, and the other is the estimation of the gradient of the probability constraint. We develop two gradient estimators with decreasing bias via a convolution method and a finite difference technique, respectively, and we provide a full analysis of convergence of the algorithms. Convergence results are used to tune the parameters of the numerical algorithms in order to achieve best convergence rates, and numerical results are included via an example of application in finance

Conditional Value-at-Risk Constraint and Loss Aversion Utility Functions

We provide an economic interpretation of the practice consisting in incorporating risk measures as constraints in a classic expected return maximization problem. For what we call the infimum of expectations class of risk measures, we show that if the decision maker (DM) maximizes the expectation of a random return under constraint that the risk measure is bounded above, he then behaves as a ``generalized expected utility maximizer'' in the following sense. The DM exhibits ambiguity with respect to a family of utility functions defined on a larger set of decisions than the original one; he adopts pessimism and performs first a minimization of expected utility over this family, then performs a maximization over a new decisions set. This economic behaviour is called ``Maxmin under risk'' and studied by Maccheroni (2002). This economic interpretation allows us to exhibit a loss aversion factor when the risk measure is the Conditional Value-at-Risk.Risk measures; Utility functions; Nonexpected utility theory; Maxmin; Conditional Value-at-Risk; Loss aversion

Optimisation sous contrainte en probabilité

La décision dans l'incertain est un theme de recherche particulièrement actif à l'heure actuelle, en raison notamment de ses nombreuses applications dans différents domaines de l'ingéniérie (télécommunications, transports,...), de la gestion et de la finance, etc. La formulation de ces problèmes en termes de problèmes d'optimisation sous contraintes est une approche classique. Cependant, dans un contexte aléatoire (ou stochastique), la nature des contraintes prises en compte requiert une attention particulière : -les contraintes à satisfaire "presque sûrement" sont généralement irréalistes ou anti-économiques (on ne dimensionne pas les réseaux pour écouler le traffic des heures de pointe de l'année), en dehors bien sûr des relations mathématiques qui représentent les lois de la Physique ; -les contraintes à satisfaire "en espérance", quoique mathématiquement agréables, n'ont pas de signification pratique très utile dans la mesure où le respect d'une inégalité sur l'espérance ne garantit rien sur la fréquence des dépassements de cette inégalité; -les contraintes à satisfaire avec une certaine probabilité sont généralement celles qui ont le plus de signification pratique, mais elles sont dificiles à traiter mathématiquement; -d'autres mesures de risque ont été récemment proposées CVaR, ordres stochastiques,...), notamment dans le domaine de la finance, pour aller dans le sens d'un traitement mathématique plus facile (préservation de la convexité par exemple), mais avec une certaine perte de l'interprétation intuitive qu'on peut leur donner. Sur le plan théorique, l'une des difficultés fondamentales que soulève le traitement des contraintes en probabilité est que ces contraintes s'expriment essentiellement comme l'espérance d'une fonction indicatrice d'ensemble, fonction à la fois non convexe et discontinue: le traitement de telles quantités par des méthodes d'approximation stochastique est donc très difficile. Dans cette thèse, trois voies sont explorées pour contourner ces difficultés : -le recours à d'autres formulations du risque qui amènent à des problèmes mathématiques plus simples ; -des méthodes d'intégration par parties ou de changement de variables dans le calcul de l'espérance permettent, sous certaine condition, de remplacer la fonction indicatrice par sa primitive, évidemment plus régulière, et donc plus facile à traiter du point de vue de l'approximation stochastique: on obtient ainsi des éstimateurs non biaisés mais présentant une certaine variance ; -des méthodes de "lissage" remplaçant la fonction indicatrice par une approximation "adoucie", ce qui introduit un certain biais dans l'estimation, biais que l'on cherche ensuite à faire tendre asymptotiquement vers zéro. Ces méthodes sont évaluées et comparées à la fois sur les plans théorique et numérique, en utilisant pour cela deux exemples issus l'un d'un problème de parcours optimal avec risque et l'autre d'un problème d'investissement en finance.La décision dans l'incertain est un theme de recherche particulièrement actif à l'heure actuelle, en raison notamment de ses nombreuses applications dans différents domaines de l'ingéniérie (télécommunications, transports,...), de la gestion et de la finance, etc. La formulation de ces problèmes en termes de problèmes d'optimisation sous contraintes est une approche classique. Cependant, dans un contexte aléatoire (ou stochastique), la nature des contraintes prises en compte requiert une attention particulière : -les contraintes à satisfaire "presque sûrement" sont généralement irréalistes ou anti-économiques (on ne dimensionne pas les réseaux pour écouler le traffic des heures de pointe de l'année), en dehors bien sûr des relations mathématiques qui représentent les lois de la Physique ; -les contraintes à satisfaire "en espérance", quoique mathématiquement agréables, n'ont pas de signification pratique très utile dans la mesure où le respect d'une inégalité sur l'espérance ne garantit rien sur la fréquence des dépassements de cette inégalité; -les contraintes à satisfaire avec une certaine probabilité sont généralement celles qui ont le plus de signification pratique, mais elles sont dificiles à traiter mathématiquement; -d'autres mesures de risque ont été récemment proposées CVaR, ordres stochastiques,...), notamment dans le domaine de la finance, pour aller dans le sens d'un traitement mathématique plus facile (préservation de la convexité par exemple), mais avec une certaine perte de l'interprétation intuitive qu'on peut leur donner. Sur le plan théorique, l'une des difficultés fondamentales que soulève le traitement des contraintes en probabilité est que ces contraintes s'expriment essentiellement comme l'espérance d'une fonction indicatrice d'ensemble, fonction à la fois non convexe et discontinue: le traitement de telles quantités par des méthodes d'approximation stochastique est donc très difficile. Dans cette thèse, trois voies sont explorées pour contourner ces difficultés : -le recours à d'autres formulations du risque qui amènent à des problèmes mathématiques plus simples ; -des méthodes d'intégration par parties ou de changement de variables dans le calcul de l'espérance permettent, sous certaine condition, de remplacer la fonction indicatrice par sa primitive, évidemment plus régulière, et donc plus facile à traiter du point de vue de l'approximation stochastique: on obtient ainsi des éstimateurs non biaisés mais présentant une certaine variance ; -des méthodes de "lissage" remplaçant la fonction indicatrice par une approximation "adoucie", ce qui introduit un certain biais dans l'estimation, biais que l'on cherche ensuite à faire tendre asymptotiquement vers zéro. Ces méthodes sont évaluées et comparées à la fois sur les plans théorique et numérique, en utilisant pour cela deux exemples issus l'un d'un problème de parcours optimal avec risque et l'autre d'un problème d'investissement en finance

Optimisation sous contrainte en probabilité

MARNE-LA-VALLEE-ENPC-BIBL. (774682303) / SudocSudocFranceF

Gradient-based simulation optimization under probability constraints

International audienceWe study optimization problems subject to possible fatal failures. The probability of failure should not exceed a given confidence level. The distribution of the failure event is assumed unknown, but it can be generated via simulation or observation of historical data. Gradient-based simulation-optimization methods pose the difficulty of the estimation of the gradient of the probability constraint under no knowledge of the distribution. In this work we provide two single-path estimators with bias: a convolution method and a finite difference, and we provide a full analysis of convergence of the Arrow-Hurwicz algorithm, which we use as our solver for optimization. Convergence results are used to tune the parameters of the numerical algorithms in order to achieve best convergence rates, and numerical results are included via an example of application in finance

Risk in Transport Investments

International audienceWe discuss how the standard Cost-Benefit Analysis should be modified in order to take risk (and uncertainty) into account. We propose different approaches used in finance (Value at Risk, Conditional Value at Risk, Downside Risk Measures, and Efficiency Ratio) as useful tools to model the impact of risk in project evaluation. After introducing the concepts, we show how they could be used in CBA and provide some simple examples to illustrate how such concepts can be applied to evaluate the desirability of a new project infrastructure