Management of commercial property derived risks in the market context of the Russian Federation

The objective of the thesis is to examine the current state of risk management and to determine an appropriate risk management policy for commercial property derived risks in the Russian branch of a Finnish retail trade company. The employed research methodologies are comparative in-depth interviews and empirical value at risk analysis, including portfolio risk decomposition to determine the inter-currency characteristics. For a multinational retail trade company, the commercial property derived risks open up as a diverse combination of financial and non-financial risks with four distinctive interest groups. The research results indicate that geographical diversification across currency regimes provides diversification benefits. The Russian ruble is the most significant single risk component when considering the net investments outside the euro-zone. Decreasing the Russian ruble and Swedish krona exposures are the most effective methods to reduce translation derived risk. Exchange rate volatility varies over time according to idiosyncratic currency regime characteristics, and cost-effective risk management requires comprehensive analysis of the business environment. Profound and proactive risk management methods are found to be pivotal for companies with cross-border operations in order to succeed among international competitors.

Diversification benefits for a Finnish non-industrial private forest investor: Real Estate Investment Trusts in the USA

This thesis examined both domestic and international forest investment options for a Finnish non-industrial private forest investor. The focus was on forest-based investment instruments. The influence of movements of currency exchange rates on foreign returns were also taken into account. Annual data from 1995 to 2011 was used. The main portfolio optimization model in this study was the Mean-Variance model but the results were also validated by using the Value at Risk and Expected Shortfall models. In addition, the exchange rate risk hedging was established by using one-week-maturity forward contracts. The results suggested that 75 % of the total wealth should be invested in Finnish private forests and the rest, 25 %, to a US REIT, in this case Rayonier. With hedging, the total return on the portfolio was 7.21 % (NIPF 5.3%) with the volatility of 6.63 % (NIPF 7.9%). Taxation supported US investments in this case. As a conclusion, a Finnish private forest investor may, as evidenced, benefit in diversifying a portfolio using REITs in the US.

Subprime-kriisi ja luottoriskin hallinta

Tutkielma käsittelee subprime-lainausta ja subprime-kriisiin johtaneita syitä. Lisäksi tutkielmassa käsitellään pankin luottoriskin hallintaa eri näkökulmista. Luottoriski on keskeisin luottolaitostoimintaan liittyvistä riskeistä ja siksi pankkien luottoriskin hallintaa tulee jatkuvasti parantaa. Luottotappiot ja niihin johtaneet syyt ovat keskeisesti tarkastelun alaisina, kun syitä subprime-kriisiin haetaan. Tutkielma perustuu kirjallisuuteen ja siinä pyritään tuomaan esiin eri tekijöitä, jotka vaikuttivat vuonna 2007 alkaneeseen subrime-kriisiin. Työ sisältää lyhyen pankkitoiminnan luonteen ja alan rakennemuutoksen, esittelen aluksi lyhyesti pankkitoiminnan perusperiaatteita ja yleistä toimintaa sekä kuvaan lyhyesti rahoitusmarkkinoiden kehitystä viime vuosikymmenten aikana. Seuraavana esittelen laajemmin luottoriskin roolia subprime-kriisissä sekä sen epäonnistunutta hallintaa osasyynä kriisiä. Tarkemmin käsittelen Value at Risk -mallia luottoriskin mittaamiskeinona ja credit scoring -luottopisteytysmenetelmän osana luottoriskin hallintaa. Toinen tutkimuksen pääaihe on subrime-lainaus. Subrime-kriisin syntyyn vaikuttaneena olennaisena tekijänä pidetään Yhdysvaltojen asuntomarkkinoita ja erityisesti subprime-asuntolainoja, jotka olivat luottoluokitukseltaan heikkoja. Näiden heikkojen lainojen yleistyessä koko rahoitusmarkkinoiden pohja heikkeni. Rahoitusjärjestelmän suurien ongelmien taustalla vaikuttivat osaltaan arvopaperistaminen ja sen avulla muodostetut sijoitusinstrumentit, yli-innokas lainaaminen markkinoilla tarjolla olleen runsaan likviditeetin seurauksena, huolimaton sijoittaminen, riskinottoa liian voimakkaasti painottavat kannustinjärjestelmät, laaja-alainen epäonnistuminen luottoriskinhallinnassa ja sääntelyssä. Näitä tekijöistä tutkielmassa tarkastellaan tarkemmin arvopaperistamista ja kasvanutta lainaamista subrime-kriisin syntymisen osatekijöinä.

Stochastic approximation methods in stochastic optimization

Stochastic approximation methods for stochastic optimization are considered. Reviewed the main methods of stochastic approximation: stochastic quasi-gradient algorithm, Kiefer-Wolfowitz algorithm and adaptive rules for them, simultaneous perturbation stochastic approximation (SPSA) algorithm. Suggested the model and the solution of the retailer's profit optimization problem and considered an application of the SQG-algorithm for the optimization problems with objective functions given in the form of ordinary differential equation.

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.

Choix de portefeuille de grande taille et mesures de risque pour preneurs de décision pessimistes

Cette thèse de doctorat consiste en trois chapitres qui traitent des sujets de choix de portefeuilles de grande taille, et de mesure de risque. Le premier chapitre traite du problème d’erreur d’estimation dans les portefeuilles de grande taille, et utilise le cadre d'analyse moyenne-variance. Le second chapitre explore l'importance du risque de devise pour les portefeuilles d'actifs domestiques, et étudie les liens entre la stabilité des poids de portefeuille de grande taille et le risque de devise. Pour finir, sous l'hypothèse que le preneur de décision est pessimiste, le troisième chapitre dérive la prime de risque, une mesure du pessimisme, et propose une méthodologie pour estimer les mesures dérivées. Le premier chapitre améliore le choix optimal de portefeuille dans le cadre du principe moyenne-variance de Markowitz (1952). Ceci est motivé par les résultats très décevants obtenus, lorsque la moyenne et la variance sont remplacées par leurs estimations empiriques. Ce problème est amplifié lorsque le nombre d’actifs est grand et que la matrice de covariance empirique est singulière ou presque singulière. Dans ce chapitre, nous examinons quatre techniques de régularisation pour stabiliser l’inverse de la matrice de covariance: le ridge, spectral cut-off, Landweber-Fridman et LARS Lasso. Ces méthodes font chacune intervenir un paramètre d’ajustement, qui doit être sélectionné. La contribution principale de cette partie, est de dériver une méthode basée uniquement sur les données pour sélectionner le paramètre de régularisation de manière optimale, i.e. pour minimiser la perte espérée d’utilité. Précisément, un critère de validation croisée qui prend une même forme pour les quatre méthodes de régularisation est dérivé. Les règles régularisées obtenues sont alors comparées à la règle utilisant directement les données et à la stratégie naïve 1/N, selon leur perte espérée d’utilité et leur ratio de Sharpe. Ces performances sont mesurée dans l’échantillon (in-sample) et hors-échantillon (out-of-sample) en considérant différentes tailles d’échantillon et nombre d’actifs. Des simulations et de l’illustration empirique menées, il ressort principalement que la régularisation de la matrice de covariance améliore de manière significative la règle de Markowitz basée sur les données, et donne de meilleurs résultats que le portefeuille naïf, surtout dans les cas le problème d’erreur d’estimation est très sévère. Dans le second chapitre, nous investiguons dans quelle mesure, les portefeuilles optimaux et stables d'actifs domestiques, peuvent réduire ou éliminer le risque de devise. Pour cela nous utilisons des rendements mensuelles de 48 industries américaines, au cours de la période 1976-2008. Pour résoudre les problèmes d'instabilité inhérents aux portefeuilles de grandes tailles, nous adoptons la méthode de régularisation spectral cut-off. Ceci aboutit à une famille de portefeuilles optimaux et stables, en permettant aux investisseurs de choisir différents pourcentages des composantes principales (ou dégrées de stabilité). Nos tests empiriques sont basés sur un modèle International d'évaluation d'actifs financiers (IAPM). Dans ce modèle, le risque de devise est décomposé en deux facteurs représentant les devises des pays industrialisés d'une part, et celles des pays émergents d'autres part. Nos résultats indiquent que le risque de devise est primé et varie à travers le temps pour les portefeuilles stables de risque minimum. De plus ces stratégies conduisent à une réduction significative de l'exposition au risque de change, tandis que la contribution de la prime risque de change reste en moyenne inchangée. Les poids de portefeuille optimaux sont une alternative aux poids de capitalisation boursière. Par conséquent ce chapitre complète la littérature selon laquelle la prime de risque est importante au niveau de l'industrie et au niveau national dans la plupart des pays. Dans le dernier chapitre, nous dérivons une mesure de la prime de risque pour des préférences dépendent du rang et proposons une mesure du degré de pessimisme, étant donné une fonction de distorsion. Les mesures introduites généralisent la mesure de prime de risque dérivée dans le cadre de la théorie de l'utilité espérée, qui est fréquemment violée aussi bien dans des situations expérimentales que dans des situations réelles. Dans la grande famille des préférences considérées, une attention particulière est accordée à la CVaR (valeur à risque conditionnelle). Cette dernière mesure de risque est de plus en plus utilisée pour la construction de portefeuilles et est préconisée pour compléter la VaR (valeur à risque) utilisée depuis 1996 par le comité de Bâle. De plus, nous fournissons le cadre statistique nécessaire pour faire de l’inférence sur les mesures proposées. Pour finir, les propriétés des estimateurs proposés sont évaluées à travers une étude Monte-Carlo, et une illustration empirique en utilisant les rendements journaliers du marché boursier américain sur de la période 2000-2011.

Dépistage du décrochage scolaire à l’aide d’informations administratives ou auto-rapportées

Les adolescents qui décrochent de l’école secondaire arrivent difficilement à s’intégrer dans une économie axée sur le savoir et éprouvent plusieurs problèmes d’ajustement à l’adolescence et à l’âge adulte. Pour prévenir le décrochage scolaire, une étape cruciale consiste à dépister efficacement les élèves les plus à risque. Deux formes de dépistage axées sur des données peuvent être utilisées en milieu scolaire: une forme utilisant des informations auto-rapportées par les élèves à partir de questionnaires, et une autre fondée sur des informations administratives consignées au dossier des élèves. Toutefois, à notre connaissance, l’efficacité de ces différentes modalités n’a jamais été comparée directement. De plus, il est possible que l’efficacité relative de ces outils de dépistage soit différente selon le sexe de l’élève. Cette étude vise à comparer différents outils de dépistage pour prédire le décrochage scolaire, en tenant compte de l’effet modérateur du sexe. Les outils utilisés seront a) un questionnaire auto-rapporté validé (Archambault et Janosz, 2009) et b) un outil conçu à l’aide de données administratives, créé par une commission scolaire du Québec. La comparaison de ces outils est effectuée en termes de qualités psychométriques et d’aspect pratique pour le milieu scolaire. Pour ce faire, un échantillon de 1557 élèves (50% de garçons), âgé entre 14 et 18 ans est utilisé. Les résultats indiquent que l’indice administratif possède une capacité discriminante adéquate, mais inférieure à celle de l’indice auto-rapportée, jugée excellente. L’effet modérateur du sexe n’a pas été confirmé. Les avantages et inconvénients respectifs de ces deux modes de dépistage sont discutés.

Los conceptos de salud financiera, riesgo y epidemiología en los estados financieros de las compañías del sector de extracción de petróleo crudo y gas natural en Colombia

El presente proyecto tiene como objeto identificar cuáles son los conceptos de salud, enfermedad, epidemiología y riesgo aplicables a las empresas del sector de extracción de petróleo y gas natural en Colombia. Dado, el bajo nivel de predicción de los análisis financieros tradicionales y su insuficiencia, en términos de inversión y toma de decisiones a largo plazo, además de no considerar variables como el riesgo y las expectativas de futuro, surge la necesidad de abordar diferentes perspectivas y modelos integradores. Esta apreciación es pertinente dentro del sector de extracción de petróleo y gas natural, debido a la creciente inversión extranjera que ha reportado, US$2.862 millones en el 2010, cifra mayor a diez veces su valor en el año 2003. Así pues, se podrían desarrollar modelos multi-dimensional, con base en los conceptos de salud financiera, epidemiológicos y estadísticos. El termino de salud y su adopción en el sector empresarial, resulta útil y mantiene una coherencia conceptual, evidenciando una presencia de diferentes subsistemas o factores interactuantes e interconectados. Es necesario mencionar también, que un modelo multidimensional (multi-stage) debe tener en cuenta el riesgo y el análisis epidemiológico ha demostrado ser útil al momento de determinarlo e integrarlo en el sistema junto a otros conceptos, como la razón de riesgo y riesgo relativo. Esto se analizará mediante un estudio teórico-conceptual, que complementa un estudio previo, para contribuir al proyecto de finanzas corporativas de la línea de investigación en Gerencia.

Calculo del valor en riesgo del futuro de energia e internacionalizacion del sector energetico en Colombia

El presente trabajo de grado busca definir cuál es el mejor método para determinar el valor en riesgo del contrato de futuro de energía eléctrica que se transa en Colombia, para cumplir con este objetivo se toma como referencia el marco histórico del VaR y de los futuros seguido de las características de la fijación de precios, la estructura del contrato, que políticas y métodos hay para cubrirse del riesgo y como se realiza en otros países, realizando algunos cálculos de los modelos más tradicionales del Var para luego incorporarlo al marco colombiano y al ente supervisor en este caso la Superintendencia Financiera de Colombia.. Además de revisar las diferentes teorías de internacionalización económicas, de proceso y redes aplicadas al sector energético en Colombia., evaluando su proceso, alcance y posibles mercados futuros.

Distribución hiperbólica generalizada: una aplicación en la selección de portafolios y en la cuantificación de medidas de riesgo de mercado

En este trabajo se implementa una metodología para incluir momentos de orden superior en la selección de portafolios, haciendo uso de la Distribución Hiperbólica Generalizada, para posteriormente hacer un análisis comparativo frente al modelo de Markowitz.

Valor en riesgo del portafolio de TES de los bancos colombianos

En este trabajo se realiza la medición del riesgo de mercado para el portafolio de TES de un banco colombiano determinado, abordando el pronóstico de valor en riesgo (VaR) mediante diferentes modelos multivariados de volatilidad: EWMA, GARCH ortogonal, GARCH robusto, así como distintos modelos de VaR con distribución normal y distribución t-student, evaluando su eficiencia con las metodologías de backtesting propuestas por Candelon et al. (2011) con base en el método generalizado de momentos, junto con los test de independencia y de cobertura condicional planteados por Christoffersen y Pelletier (2004) y por Berkowitz, Christoffersen y Pelletier (2010). Los resultados obtenidos demuestran que la mejor especificación del VaR para la medición del riesgo de mercado del portafolio de TES de los bancos colombianos, es el construido a partir de volatilidades EWMA y basado en la distribución normal, ya que satisface las hipótesis de cobertura no condicional, independencia y cobertura condicional, al igual que los requerimientos estipulados en Basilea II y en la normativa vigente en Colombia.

Determinación del perfil de exposición potencial a contaminantes químicos mediante el uso de metodologías de evaluación simplificada en trabajadores de autopartes en el barrio La Paz, Bogotá 2015

Las actividades de mantenimiento automotriz en el sector de autopartes conlleva el uso de agentes químicos bajo diversas circunstancias de exposición, tanto en las condiciones de manipulación de productos químicos como a las características propias de cada actividad de mantenimiento asociado a las tareas específicas del trabajo. Tradicionalmente la evaluación de contaminantes químicos desde la visión de la Higiene Ocupacional incluye la evaluación cuantitativa de la exposición mediante técnicas instrumentales concretas y estandarizadas, determinando el nivel de concentración en aire a la cual un trabajador se ve expuesto y que, en comparación con valores límites permisibles (VLPs), inducen el establecimiento de medidas de control y vigilancia, según el nivel de riesgo caracterizado. Sin embargo es evidente la limitación de la implementación de esta sistemática en particular en micros y pequeñas empresas que carecen de los recursos suficientes para abordar la problemática de forma objetiva. En este contexto diversas metodologías de evaluación cualitativa o subjetiva se han desarrollado por distintas organizaciones en el mundo con el fin de disminuir la brecha entre el establecimiento de medidas de control y la valoración del riesgo, ofreciendo alternativas confiables para la toma de decisiones preventivas sin la necesidad de acudir a mediciones cuantitativas. Mediante la presente investigación se pretende validar la efectividad en el uso de una herramienta de evaluación simplificada del riesgo químico propuesta por el INRS (Institut National de Recherche et de Sécurité Francés) mediante la determinación del perfil de exposición potencial a contaminantes químicos de la población laboral de 36 almacenes de autopartes ubicados en el barrio la Paz de la ciudad de Bogotá, Colombia, divididos según énfasis de actividades en Partes Externas, Partes Eléctricas e Inyección, Partes Mecánicas, Partes Múltiples, a través de un estudio de corte transversal. El estudio permitió Jerarquizar el riesgo potencial, valorar el riesgo vía inhalatoria y dérmica para finalmente construir el perfil de exposición potencial a contaminantes químicos de trabajadores. La información de las variables de análisis fue consolidada en una herramienta informática diseñada para tal fin, la cual facilito la administración de los datos y su respectivo análisis. Con base en los hallazgos fue posible establecer los productos químicos que de acuerdo a las condiciones de trabajo y circunstancias de exposición sugieren medidas específicas para la disminución del riesgo potencial de acuerdo a la calificación global de los agentes, permitiendo deducir la viabilidad de la aplicación de herramientas de valoración cualitativa para la evaluación del riesgo químico como estrategia de prevención primaria.

Implementación de cópulas para la estimación del valor en riesgo

La dependencia entre las series financieras, es un parámetro fundamental para la estimación de modelos de Riesgo. El Valor en Riesgo (VaR) es una de las medidas más importantes utilizadas para la administración y gestión de Riesgos Financieros, en la actualidad existen diferentes métodos para su estimación, como el método por simulación histórica, el cual no asume ninguna distribución sobre los retornos de los factores de riesgo o activos, o los métodos paramétricos que asumen normalidad sobre las distribuciones. En este documento se introduce la teoría de cópulas, como medida de dependencia entre las series, se estima un modelo ARMA-GARCH-Cópula para el cálculo del Valor en Riesgo de un portafolio compuesto por dos series financiera, la tasa de cambio Dólar-Peso y Euro-Peso. Los resultados obtenidos muestran que la estimación del VaR por medio de copulas es más preciso en relación a los métodos tradicionales.

Measuring and testing for the systemically important financial institutions

This paper analyzes the measure of systemic importance ∆CoV aR proposed by Adrian and Brunnermeier (2009, 2010) within the context of a similar class of risk measures used in the risk management literature. In addition, we develop a series of testing procedures, based on ∆CoV aR, to identify and rank the systemically important institutions. We stress the importance of statistical testing in interpreting the measure of systemic importance. An empirical application illustrates the testing procedures, using equity data for three European banks.

Random orthogonal matrix simulation

This paper introduces a method for simulating multivariate samples that have exact means, covariances, skewness and kurtosis. We introduce a new class of rectangular orthogonal matrix which is fundamental to the methodology and we call these matrices L matrices. They may be deterministic, parametric or data specific in nature. The target moments determine the L matrix then infinitely many random samples with the same exact moments may be generated by multiplying the L matrix by arbitrary random orthogonal matrices. This methodology is thus termed “ROM simulation”. Considering certain elementary types of random orthogonal matrices we demonstrate that they generate samples with different characteristics. ROM simulation has applications to many problems that are resolved using standard Monte Carlo methods. But no parametric assumptions are required (unless parametric L matrices are used) so there is no sampling error caused by the discrete approximation of a continuous distribution, which is a major source of error in standard Monte Carlo simulations. For illustration, we apply ROM simulation to determine the value-at-risk of a stock portfolio.