The blog will not be updated during holidays, so Merry Christmas to all my readers (and all those who end up here by accident). And yes, I will spend some time on the Rivera Maya,
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Pricing catastrophe options in incomplete markets
The paper on the pricing of catastrophe options just appeared in the Proceedings of the Actuarial and Financial Mathematics Conference.
In complete markets, pricing financial products is easy (at least from a theoretical point of view). In incomplete markets (e.g. when the underlying process has jumps with random size, such as an insurance loss process), the price is no longer unique. So on the one hand, it becomes difficult to provide a tractable price of insurance-linked derivatives. On the other hand, when facing catastrophic losses, using the pure premium as a price might not be relevant (e.g. for solvency issues). Both financial market and (re)insurance industry have proposed techniques to price identical hedging products that can be related (e.g. Esscher transform and more generally distorted risk measures in insurance, Gerber-Shiu transform in finance). In this paper, we focus on indifference utility techniques, assuming that stock prices have jumps,related to major catastrophic losses, and thus, partial hedging should then be possible.
La conférence cette année se tiendra les 5 et 6 février (site) a Bruxelles.
Journées de statistiques, Ottawa
Je serais aux Journées de Statistiques, a Ottawa, avec au programme un exposé sur Tails of Archimedean copulas.
Un répertoire complet et convivial des queues de copules est présenté. Il peut être utilisé pour la sélection et la construction de modèles appropriés avec les propriétés voulues. Les résultats sont synthétisés sous forme d’arbre de décision : compte tenu des valeurs de certaines caractéristiques du générateur archimédien, chacune des queues inférieures et supérieures de la copule est classée dans une des trois catégories, l’une de ces catégories correspondant à la dépendance asymptotique et les deux autres à l’indépendance asymptotique. Pour une longue liste de familles à paramètre unique, les quantités pertinentes de queues sont calculées afin que les catégories correspondantes dans l’arbre de décision puissent être facilement déterminées. De plus, de nouveaux modèles avec des queues inférieures et supérieures personnalisées peuvent être créés grâce à un certain nombre de méthodes de transformation. On constate que la catégorie de l’indépendance asymptotique, qui se présente souvent, masque une diversité étonnamment riche de structures de dépendance de queue.
Je serais aussi organisateur de la session Copules, avec comme invités Anne Catherine Favre (site), Johanna Neslehova (site), et Stéphane Loisel (site).
Pricing catastrophe options in incomplete markets
Exposé sur Pricing catastrophe options in incomplete markets, à la conférence Actuarial and Financial Mathematics Conference (interplay between Finance and Insurance), à Bruxelles.
Cet exposé présentait la problématique de la valorisation d’options sur indices catastrophes (en marché incomplets). Une version détaillée apparaîtra dans les Proceedings.
Talk on Value-at-Risk estimation
Exposé au séminaire d’Actuariat, à la faculté de Sciences Economiques à Amsterdam (UvA). L’exposé portera sur l’estimation de quantiles (et de Value-at-Risk) sur des données de pertes, avec une application de gestion de portefeuille moyenne-VaR.
In this talk we propose several nonparametric estimators of quantiles based on Beta kernel and applied to transformed data by the generalized Champernowne distribution initially fitted to the data. A Monte-Carlo based study will show that those estimators improve the efficiency, not only for light tailed distributions, but mainly for heavy tailed, when the probability level is close to 1.Another application will be seen, on portfolio optimization in the mean-VaR context.
Advances in copula density estimation
Exposé aux Gemeinsame Jahrestagung der Deutschen Mathematiker-Vereinigung und der Gesellschaft für Didaktik der Mathematik, dans la session Multivariate Dependence Modelling using Copulas – Applications in Finance, Humboldt-Universität zu Berlin, Mars 2007, à partir du chapitre écrit avec Jean David Fermanian et Olivier Scaillet sur The estimation of copulas : theory and pratice.
Copulas are a way of formalising dependence structures of random vectors. Although they have been known about for a long time (Sklar (1959)), they have been rediscovered relatively recently in applied sciences (biostatistics, reliability, biology, etc). In finance, they have become a standard tool with broad applications: multiasset pricing (especially complex credit derivatives), credit portfolio modelling, risk management, etc. For example, see Li (1999), Patton (2001) and Longin and Solnik (1995). […] In this chapter, we focus on the practical issues practitioners are faced with, in particular concerning estimation and visualisation. In the first section, we give a general setting for the estimation of copulas. Such a framework embraces most of the available techniques. In the second section, we deal with the estimation of the copula density itself, with a particular focus on estimation near the boundaries of the unit square.