2018年计划风险日
摘要
马修Rosenbaum
无套利意味着幂律市场影响和剧烈波动
市场影响是指(大额)订单的数量与执行该订单期间和之后的价格变动之间的联系。我们证明，在无套利假设下，市场影响函数只能是幂律型。此外，我们证明了这意味着宏观价格是扩散的，具有粗略的波动，影响函数的指数和波动率的赫斯特参数之间是一一对应的。因此，我们简单地将波动率的普遍粗糙行为解释为无套利属性的结果。从数学的角度来看，我们的研究尤其依赖于超粗糙随机沃尔特拉方程的新结果。
这是我和Paul Jusselin的合作成果。
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直到时间
雷曼兄弟10年后:风险管理发生了怎样的变化?
2008年9月雷曼兄弟(Lehman)倒闭，暴露了全球金融体系的脆弱性。在过去的十年里，为了使金融体系更加强健和不那么复杂，已经做了很多工作:改善市场结构，通过提高资本和流动性来提供更多的自我保险，在某种程度上可信的解决方案，等等。风险管理也发生了变化，我强调三个方面:1)使用压力测试;2)更严格地使用基于经验的分析和正式模型;3)风险管理模型。这三个相辅相成的变化，既使风险管理更有纪律，也使主导高级管理层的非专业人士更容易接触到风险管理，从而更有影响力。
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Darrell Duffie认为
不再大到不能倒
我们估计了促进全球系统重要性银行(G-SIB)行政破产解决可行性的新法规对G-SIB批发债务融资成本的影响。基于大面板数据分析和与危机前政府救助相关的对g - sib的股权补贴模型，我们表明，与危机前时期相比，具有给定偿付能力缓冲(经资产风险调整)的g - sib在后危机时期的救助概率显著降低，批发信贷息差更高。实际上，G-SIB债权人现在预计，如果G-SIB濒临破产，其损失将大得多。从这个意义上讲，g - sib“不再大到不能倒”。
这是与Antje Berndt和Yichao Zhu合作的作品。
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伊莎贝尔Fluckiger
AI中的风险管理和AI中的风险管理
人工智能、机器学习、深度学习、大数据、认知系统、机器人和智能机器。在过去的几年中，流行词“动物学”迅速发展起来，该领域在理论和实践上都仍在迅速发展。风险管理已成为一个重要的应用领域。另一方面，对人工智能风险的担忧也出现了。我将分享我在这一新兴领域日常工作中的见解，并举例说明。
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卢卡斯Gonon
利用深度学习技术在市场摩擦下对冲衍生品
我们研究了在具有交易成本的离散时间市场中，对衍生品进行最优套期保值的问题。风险偏好是根据凸风险度量来指定的，例如，预期不足。直到最近，这样的框架在数值上一直难以解决，但由于技术的进步，这种情况已经发生了变化:使用由神经网络和机器学习优化技术构建的对冲策略，可以很好地逼近最优对冲策略，正如本次演讲中提出的数值研究和理论结果所示。
这是与Hans Bühler, Ben Wood和Josef Teichmann合作的成果。
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安德鲁•史密斯
极端价值理论与美式期权
本演示考虑了一类最优停止问题的解决方案，最大化维纳过程的期望产品和正的递减尺度函数。解决这类问题的一般方法涉及一个带可移动边界的偏微分方程。
图像法是求解固定边界偏微分方程问题的有效工具。我们将此方法应用于一类可移动边界问题。
当原始问题中的尺度函数是广义帕累托(GPD)类型的生存函数时，我们使用自相似属性将PDE约化为ODE。该ODE在19世纪被广泛研究，其解涉及合流超几何函数。在整数参数的情况下，我们给出了涉及正态分布函数的更简单的闭合形式解。当维纳过程反映在零点时，同样的方法也适用。
这是与加芙windblown市。
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迈克尔瑞士思德利公司
私人市场:风险管理者面临的挑战
私募市场作为一种资产类别在过去几年有了显著的发展。自上世纪90年代以来，这个市场的规模已经增长了10倍，投资者继续增加他们的配置。固有的挑战，如缺乏像彭博社这样被广泛接受和建立的数据库，资产没有可观察的市场价格，以及资产类别的非流动性，对风险管理人员构成了重大挑战。
我们将详细介绍一些挑战，并分析衡量和管理流动性和市场风险的实用方法。最后，对今后的研究方向进行了展望。