量化风险管理中的一般对偶关系
摘要：风险管理中的一个根本问题是在几乎没有数据可用来推断其依赖关系的情况下，对不同风险来源进行健壮的聚合。解决这个问题的一种常见方法是制定一个优化问题，在其中通过最大化一个风险度量来得出与可用数据一致的所有多元分布。在这种模型的几种特殊情况下，存在更容易解决或近似解决的对偶问题，从而得到对聚集风险的健壮界限。在本章中，我们制定了一个一般的优化问题，它可以看作是一个具有双重无限线性规划问题，并且我们证明相关的对偶扩展了几个众所周知的特殊情况，并扩展到我们提出的新的风险管理模型。
作者：Raphael Hauser, Sergey Shahverdyan and Paul Embrechts
论文ID：1410.0852
分类：Risk Management
分类简称：q-fin.RM
提交时间：2014-10-06