Reputational Risk Management as a key element for business continuity and value maximization

This thesis reveals the topic of reputational risk management as a key element for business continuity and value maximization. The purpose of the work is to investigate reputational risk from the side of its definition, management (including legal requirements on this risk category) and measurement and to analyse reputational risk’s impact on business continuity and value maximization. To be able to do this, different respective articles, reports of financial institutions are gathered and constructive summaries and analysis are made. In order to deeply investigate the impact of reputational risk on business continuity and value maximization, it was chosen to study it from three aspects: 1) check the impact of stock valuation of 7 companies that experienced reputational catastrophe / risk, 2) analyse a case study on disagreements in management of reputational risk among case companies and impact on their respective performance, and 3) conduct a survey of financial sector companies in Liechtenstein to see how reputational risk management works in practice. The findings of the research showed a significant impact of reputation decadence on company’s value and trading volume, and showed crucial importance of post-crisis management for the company’s financial performance. The results of the qualitative research based on survey proved that companies consider reputational risk management as a one of the key elements for their business continuity and value maximization.

Economic capital allocation

For my Licentiate thesis, I conducted research on risk measures. Continuing with this research, I now focus on capital allocation. In the proportional capital allocation principle, the choice of risk measure plays a very important part. In the chapters Introduction and Basic concepts, we introduce three definitions of economic capital, discuss the purpose of capital allocation, give different viewpoints of capital allocation and present an overview of relevant literature. Risk measures are defined and the concept of coherent risk measure is introduced. Examples of important risk measures are given, e. g., Value at Risk (VaR), Tail Value at Risk (TVaR). We also discuss the implications of dependence and review some important distributions. In the following chapter on Capital allocation we introduce different principles for allocating capital. We prefer to work with the proportional allocation method. In the following chapter, Capital allocation based on tails, we focus on insurance business lines with heavy-tailed loss distribution. To emphasize capital allocation based on tails, we define the following risk measures: Conditional Expectation, Upper Tail Covariance and Tail Covariance Premium Adjusted (TCPA). In the final chapter, called Illustrative case study, we simulate two sets of data with five insurance business lines using Normal copulas and Cauchy copulas. The proportional capital allocation is calculated using TCPA as risk measure. It is compared with the result when VaR is used as risk measure and with covariance capital allocation. In this thesis, it is emphasized that no single allocation principle is perfect for all purposes. When focusing on the tail of losses, the allocation based on TCPA is a good one, since TCPA in a sense includes features of TVaR and Tail covariance.

Exact property estimation from diffusion Monte Carlo with minimal stochastic reconfiguration /

Our objective is to develop a diffusion Monte Carlo (DMC) algorithm to estimate the exact expectation values, ($o|^|^o), of multiplicative operators, such as polarizabilities and high-order hyperpolarizabilities, for isolated atoms and molecules. The existing forward-walking pure diffusion Monte Carlo (FW-PDMC) algorithm which attempts this has a serious bias. On the other hand, the DMC algorithm with minimal stochastic reconfiguration provides unbiased estimates of the energies, but the expectation values ($o|^|^) are contaminated by ^, an user specified, approximate wave function, when A does not commute with the Hamiltonian. We modified the latter algorithm to obtain the exact expectation values for these operators, while at the same time eliminating the bias. To compare the efficiency of FW-PDMC and the modified DMC algorithms we calculated simple properties of the H atom, such as various functions of coordinates and polarizabilities. Using three non-exact wave functions, one of moderate quality and the others very crude, in each case the results are within statistical error of the exact values.

An Eigenfunction Approach for Volatility Modeling.

In this paper, we introduce a new approach for volatility modeling in discrete and continuous time. We follow the stochastic volatility literature by assuming that the variance is a function of a state variable. However, instead of assuming that the loading function is ad hoc (e.g., exponential or affine), we assume that it is a linear combination of the eigenfunctions of the conditional expectation (resp. infinitesimal generator) operator associated to the state variable in discrete (resp. continuous) time. Special examples are the popular log-normal and square-root models where the eigenfunctions are the Hermite and Laguerre polynomials respectively. The eigenfunction approach has at least six advantages: i) it is general since any square integrable function may be written as a linear combination of the eigenfunctions; ii) the orthogonality of the eigenfunctions leads to the traditional interpretations of the linear principal components analysis; iii) the implied dynamics of the variance and squared return processes are ARMA and, hence, simple for forecasting and inference purposes; (iv) more importantly, this generates fat tails for the variance and returns processes; v) in contrast to popular models, the variance of the variance is a flexible function of the variance; vi) these models are closed under temporal aggregation.

Tests of Conditional Asset Pricing Models in the Brazilian Stock Market

In this paper, we test a version of the conditional CAPM with respect to a local market portfolio, proxied by the Brazilian stock index during the 1976-1992 period. We also test a conditional APT model by using the difference between the 30-day rate (Cdb) and the overnight rate as a second factor in addition to the market portfolio in order to capture the large inflation risk present during this period. The conditional CAPM and APT models are estimated by the Generalized Method of Moments (GMM) and tested on a set of size portfolios created from a total of 25 securities exchanged on the Brazilian markets. The inclusion of this second factor proves to be crucial for the appropriate pricing of the portfolios.

Tests of Conditional Asset Pricing Models in the Brazilian Stock Market

In this paper, we test a version of the conditional CAPM with respect to a local market portfolio, proxied by the Brazilian stock index during the 1976-1992 period. We also test a conditional APT model by using the difference between the 30-day rate (Cdb) and the overnight rate as a second factor in addition to the market portfolio in order to capture the large inflation risk present during this period. the conditional CAPM and APT models are estimated by the Generalized Method of Moments (GMM) and tested on a set of size portfolios created from a total of 25 securities exchanged on the Brazilian markets. the inclusion of this second factor proves to be crucial for the appropriate pricing of the portfolios.

Bootstrapping Autoregressions with Conditional Heteroskedasticity of Unknown Form

Conditional heteroskedasticity is an important feature of many macroeconomic and financial time series. Standard residual-based bootstrap procedures for dynamic regression models treat the regression error as i.i.d. These procedures are invalid in the presence of conditional heteroskedasticity. We establish the asymptotic validity of three easy-to-implement alternative bootstrap proposals for stationary autoregressive processes with m.d.s. errors subject to possible conditional heteroskedasticity of unknown form. These proposals are the fixed-design wild bootstrap, the recursive-design wild bootstrap and the pairwise bootstrap. In a simulation study all three procedures tend to be more accurate in small samples than the conventional large-sample approximation based on robust standard errors. In contrast, standard residual-based bootstrap methods for models with i.i.d. errors may be very inaccurate if the i.i.d. assumption is violated. We conclude that in many empirical applications the proposed robust bootstrap procedures should routinely replace conventional bootstrap procedures for autoregressions based on the i.i.d. error assumption.

The role of PPARgamma in cartilage growth and development using cartilage-specific PPARgamma knockout mice

Le cartilage est un tissu conjonctif composé d’une seule sorte de cellule nommée chondrocytes. Ce tissu offre une fondation pour la formation des os. Les os longs se développent par l'ossification endochondral. Ce processus implique la coordination entre la prolifération, la différenciation et l'apoptose des chondrocytes, et résulte au remplacement du cartilage par l'os. Des anomalies au niveau du squelette et des défauts liés à l’âge tels que l’arthrose (OA) apparaissent lorsqu’il y a une perturbation dans l’équilibre du processus de développement. À ce jour, les mécanismes exacts contrôlant la fonction et le comportement des chondrocytes pendant la croissance et le développement du cartilage sont inconnus. Le récepteur activateur de la prolifération des peroxysomes (PPAR) gamma est un facteur de transcription impliqué dans l'homéostasie des lipides. Plus récemment, son implication a aussi été suggérée dans l'homéostasie osseuse. Cependant, le rôle de PPARγ in vivo dans la croissance et le développement du cartilage est inconnu. Donc, pour la première fois, cette étude examine le rôle spécifique de PPARγ in vivo dans la croissance et le développement du cartilage. Les souris utilisées pour l’étude avaient une délétion conditionnelle au cartilage du gène PPARγ. Ces dernières ont été générées en employant le système LoxP/Cre. Les analyses des souris ayant une délétion au PPARγ aux stades embryonnaire et adulte démontrent une réduction de la croissance des os longs, une diminution des dépôts de calcium dans l’os, de la densité osseuse et de la vascularisation, un délai dans l’ossification primaire et secondaire, une diminution cellulaire, une perte d’organisation colonnaire et une diminution des zones hypertrophiques, une désorganisation des plaques de croissance et des chondrocytes déformés. De plus, la prolifération et la différenciation des chondrocytes sont anormales. Les chondrocytes et les explants isolés du cartilage mutant démontrent une expression réduite du facteur de croissance endothélial vasculaire (VEGF)-A et des éléments de production de la matrice extracellulaire. Une augmentation de l’expression de la métalloprotéinase matricielle (MMP)-13 est aussi observée. Dans les souris âgées ayant une délétion au PPARγ, y est aussi noté des phénotypes qui ressemblent à ceux de l’OA tel que la dégradation du cartilage et l'inflammation de la membrane synoviale, ainsi qu’une augmentation de l’expression de MMP-13 et des néoépitopes générés par les MMPs. Nos résultats démontrent que le PPARγ est nécessaire pour le développement et l’homéostasie du squelette. PPARγ est un régulateur essentiel pour la physiologie du cartilage durant les stades de croissance, de développement et de vieillissement.

“This wasn’t supposed to happen” : making sense of emotions in the face of expectation breach

Des recherches antérieures sur les émotions en contexte organisationnel, notamment autour des notions de travail émotionnel, de contrat psychologique et d'équité, ont souvent soulevé la question de la rationalité et du caractère approprié ou non des manifestations émotionnelles, ainsi que sur les mécanismes utilisés pour contrôler et modérer celles-ci. Cependant, peu de recherche empirique a été effectuée sur la façon dont les employés eux-mêmes font sens de leurs émotions au travail et le processus par lequel ils parviennent à rendre celle-ci compréhensibles et légitimes, à la fois pour eux-mêmes et pour autrui. Au cours des dernières années, un courant de recherche émergent tend toutefois à mettre de côté la perspective normative / rationaliste pour soulever ce type de questions. Ainsi, au lieu d'être considérées comme des expériences strictement subjectives, privées, voire inaccessibles, les émotions y sont envisagées à travers les discours et les mises en récits dont elles font l’objet. Les émotions apparaissent ainsi non seulement exprimées dans le langage et la communication, mais construites et négociées à travers eux. La recherche présente développe empiriquement cette perspective émergente, notamment en faisant appel aux théories du sensemaking et de la narration, à travers l’analyse détaillée des récits de quatre employés chargés du soutien à la vente pour un revendeur de produits informatiques. En demandant à mes sujets de parler de leurs expériences émotionnelles et en analysant leurs réponses selon une méthodologie d’analyse narrative, cette recherche explore ainsi la façon dont les employés parviennent à construire le sens et la légitimité de leurs expériences émotionnelles. Les résultats suggèrent entre autres que ces processus de construction de sens sont très étroitement liés aux enjeux d’identité et de rôle.

Conditional Expected Utility

Let 'epsilon' be a class of event. Conditionally Expected Utility decision makers are decision makers whose conditional preferences ≿E, E є 'epsilon', satisfy the axioms of Subjective Expected Utility theory (SEU). We extend the notion of unconditional preference that is conditionally EU to unconditional preferences that are not necessarily SEU. We give a representation theorem for a class of such preferences, and show that they are Invariant Bi-separable in the sense of Ghirardato et al.[7]. Then, we consider the special case where the unconditional preference is itself SEU, and compare our results with those of Fishburn [6].

Inclusive fitness maximization: an axiomatic approach

Kin selection theorists argue that evolution in social contexts will lead organisms to behave as if maximizing their inclusive, as opposed to personal, fitness. The inclusive fitness concept allows biologists to treat organisms as akin to rational agents seeking to maximize a utility function. Here we develop this idea and place it on a firm footing by employing a standard decision-theoretic methodology. We show how the principle of inclusive fitness maximization and a related principle of quasi-inclusive fitness maximization can be derived from axioms on an individual’s ‘as if preferences’ (binary choices). Our results help integrate evolutionary theory and rational choice theory, help draw out the behavioural implications of inclusive fitness maximization, and point to a possible way in which evolution could lead organisms to implement it.

Estimation du modèle GARCH à changement de régimes et son utilité pour quantifier le risque de modèle dans les applications financières en actuariat

Le modèle GARCH à changement de régimes est le fondement de cette thèse. Ce modèle offre de riches dynamiques pour modéliser les données financières en combinant une structure GARCH avec des paramètres qui varient dans le temps. Cette flexibilité donne malheureusement lieu à un problème de path dependence, qui a empêché l'estimation du modèle par le maximum de vraisemblance depuis son introduction, il y a déjà près de 20 ans. La première moitié de cette thèse procure une solution à ce problème en développant deux méthodologies permettant de calculer l'estimateur du maximum de vraisemblance du modèle GARCH à changement de régimes. La première technique d'estimation proposée est basée sur l'algorithme Monte Carlo EM et sur l'échantillonnage préférentiel, tandis que la deuxième consiste en la généralisation des approximations du modèle introduites dans les deux dernières décennies, connues sous le nom de collapsing procedures. Cette généralisation permet d'établir un lien méthodologique entre ces approximations et le filtre particulaire. La découverte de cette relation est importante, car elle permet de justifier la validité de l'approche dite par collapsing pour estimer le modèle GARCH à changement de régimes. La deuxième moitié de cette thèse tire sa motivation de la crise financière de la fin des années 2000 pendant laquelle une mauvaise évaluation des risques au sein de plusieurs compagnies financières a entraîné de nombreux échecs institutionnels. À l'aide d'un large éventail de 78 modèles économétriques, dont plusieurs généralisations du modèle GARCH à changement de régimes, il est démontré que le risque de modèle joue un rôle très important dans l'évaluation et la gestion du risque d'investissement à long terme dans le cadre des fonds distincts. Bien que la littérature financière a dévoué beaucoup de recherche pour faire progresser les modèles économétriques dans le but d'améliorer la tarification et la couverture des produits financiers, les approches permettant de mesurer l'efficacité d'une stratégie de couverture dynamique ont peu évolué. Cette thèse offre une contribution méthodologique dans ce domaine en proposant un cadre statistique, basé sur la régression, permettant de mieux mesurer cette efficacité.

Distributed conditional computation

L'objectif de cette thèse est de présenter différentes applications du programme de recherche de calcul conditionnel distribué. On espère que ces applications, ainsi que la théorie présentée ici, mènera à une solution générale du problème d'intelligence artificielle, en particulier en ce qui a trait à la nécessité d'efficience. La vision du calcul conditionnel distribué consiste à accélérer l'évaluation et l'entraînement de modèles profonds, ce qui est très différent de l'objectif usuel d'améliorer sa capacité de généralisation et d'optimisation. Le travail présenté ici a des liens étroits avec les modèles de type mélange d'experts. Dans le chapitre 2, nous présentons un nouvel algorithme d'apprentissage profond qui utilise une forme simple d'apprentissage par renforcement sur un modèle d'arbre de décisions à base de réseau de neurones. Nous démontrons la nécessité d'une contrainte d'équilibre pour maintenir la distribution d'exemples aux experts uniforme et empêcher les monopoles. Pour rendre le calcul efficient, l'entrainement et l'évaluation sont contraints à être éparse en utilisant un routeur échantillonnant des experts d'une distribution multinomiale étant donné un exemple. Dans le chapitre 3, nous présentons un nouveau modèle profond constitué d'une représentation éparse divisée en segments d'experts. Un modèle de langue à base de réseau de neurones est construit à partir des transformations éparses entre ces segments. L'opération éparse par bloc est implémentée pour utilisation sur des cartes graphiques. Sa vitesse est comparée à deux opérations denses du même calibre pour démontrer le gain réel de calcul qui peut être obtenu. Un modèle profond utilisant des opérations éparses contrôlées par un routeur distinct des experts est entraîné sur un ensemble de données d'un milliard de mots. Un nouvel algorithme de partitionnement de données est appliqué sur un ensemble de mots pour hiérarchiser la couche de sortie d'un modèle de langage, la rendant ainsi beaucoup plus efficiente. Le travail présenté dans cette thèse est au centre de la vision de calcul conditionnel distribué émis par Yoshua Bengio. Elle tente d'appliquer la recherche dans le domaine des mélanges d'experts aux modèles profonds pour améliorer leur vitesse ainsi que leur capacité d'optimisation. Nous croyons que la théorie et les expériences de cette thèse sont une étape importante sur la voie du calcul conditionnel distribué car elle cadre bien le problème, surtout en ce qui concerne la compétitivité des systèmes d'experts.