The Annals of Applied Probability· 2026Q1
Risk-Değerinin Uyarlanabilir Çok Seviyeli Stokastik Yaklaşımı
Adaptive multilevel stochastic approximation of the value-at-risk
- 0atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Yeni bir uyarlanabilir çok seviyeli stokastik yaklaşım algoritması, önceki yöntemlerin O(ε−52) karmaşıklığına kıyasla, iç örnekleri uyarlanabilir şekilde seçerek finansal Risk-Değeri (VaR) hesaplaması için O(ε−2|lnε|52) karmaşıklık elde eder.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Risk-Değeri (VaR) hesaplaması için uyarlanabilir bir çok seviyeli stokastik yaklaşım algoritması sunulmaktadır.
- Önceki yöntemlerin O(ε−52) karmaşıklığına göre iyileştirme sağlayarak en iyi durumda O(ε−2|lnε|52) karmaşıklık elde edilir.
- Uyarlama, her seviyedeki iç örnek sayısının dinamik olarak seçilmesini içerir.
- Gradyan tahminindeki süreksiz Heaviside fonksiyonunun oluşturduğu zorluk ele alınır.
- Teorik analiz, sayısal deneylerle desteklenmektedir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Crépey, Frikha and Louzi (Finance Stoch. (2025) 1015–1074) introduced a multilevel stochastic approximation scheme to compute the value-at-risk of a financial loss that is only simulatable by Monte Carlo. The best complexity of the scheme is in O(ε−52), ε>0 being a prescribed accuracy, which is suboptimal compared to the canonical multilevel Monte Carlo performance. This suboptimality stems from the discontinuity of the Heaviside function involved in the biased stochastic gradient that is recursively evaluated to derive the value-at-risk. To mitigate this issue, this paper proposes and analyzes a multilevel stochastic approximation algorithm that adaptively selects the number of inner samples at each level, and proves that its best complexity is in O(ε−2|lnε|52). Our theoretical analysis is exemplified through numerical experiments.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. The Annals of Applied Probability, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Yöneylem Araştırması ve Yönetim Bilimi
Management Science and Operations ResearchDecision Sciences