Tail-GAN zur Simulation von Tail-Risikoszenarien für mehrere Anlagen

Zusammenfassung

Tail-GAN ist ein datengestützter Szenariogenerator, der realistische gemeinsame Kursdynamiken für hochdimensionale Multi-Asset-Portfolios simulieren soll. Im Mittelpunkt stehen Verluste im Verteilungsschwanz. Das Verfahren nutzt die gemeinsame Elicitierbarkeit von Value-at-Risk und Expected Shortfall, um ein generatives gegnerisches Netzwerk so zu trainieren, dass diese Risikomerkmale erhalten bleiben. Vorgesehen ist der Einsatz zur Bewertung statischer und dynamischer Handelsstrategien in simulierten Marktszenarien.

Die Arbeit berichtet numerische Experimente mit synthetischen Daten und Marktdaten. Demnach erfasst der Ansatz das Tail-Risiko einer breiten Klasse von Strategien und lässt sich über die Trainingsbeispiele hinaus verallgemeinern. Eine auf die Eingabedaten angewandte Hauptkomponentenanalyse soll zudem die Skalierbarkeit bei Zeitreihen mit vielen Dimensionen verbessern. Die vorliegende Beschreibung nennt weder die Vermögenswerte noch die Bewertungskennzahlen oder detaillierte Vergleichsergebnisse. Die Aussagen lassen sich anhand dieser Zusammenfassung daher nicht eigenständig beurteilen. Die Qualität der Szenarien hängt weiterhin davon ab, wie repräsentativ die Eingabedaten sind; sie gewährleistet nicht, dass künftige Tail-Ereignisse den simulierten entsprechen.

Kernaussagen

• Tail-GAN erzeugt gemeinsame Szenarien für Kursdynamiken mehrerer Anlagen und konzentriert sich auf Tail-Verluste im Portfolio.
• Das Modell nutzt die gemeinsame Elicitierbarkeit von Value-at-Risk und Expected Shortfall als Trainingsziele.
• Der Rahmen soll die Bewertung statischer und dynamischer Handelsstrategien ermöglichen.
• Experimente mit synthetischen Daten und Marktdaten berichten, dass Tail-Risiken erfasst werden und sich die Ergebnisse auf verschiedene Strategien übertragen lassen.
• Die Hauptkomponentenanalyse soll die Skalierbarkeit auf Zeitreihen mit vielen Dimensionen verbessern.

Schlagwörter

# Tail-GAN: Learning to Simulate Tail Risk Scenarios


# Tail-GAN: Learning to Simulate Tail Risk Scenarios









The estimation of loss distributions for dynamic portfolios requires the simulation of scenarios representing realistic joint dynamics of their components. We propose a novel data-driven approach for simulating realistic, high-dimensional multi-asset scenarios, focusing on accurately representing tail risk for a class of static and dynamic trading strategies. We exploit the joint elicitability property of Value-at-Risk (VaR) and Expected Shortfall (ES) to design a Generative Adversarial Network (GAN) that learns to simulate price scenarios preserving these tail risk features. We demonstrate the performance of our algorithm on synthetic and market data sets through detailed numerical experiments. In contrast to previously proposed data-driven scenario generators, our proposed method correctly captures tail risk for a broad class of trading strategies and demonstrates strong generalization capabilities. In addition, combining our method with principal component analysis of the input data enhances its scalability to large-dimensional multi-asset time series, setting our framework apart from the univariate settings commonly considered in the literature.

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