A simulation-based approach for the quantitative risk management

2020 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 15H02973
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Research Field: Social systems engineering/Safety system
• Research Institution: Keio University
• Principal Investigator: imai junichi 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (10293078)
• Project Period (FY): 2015-04-01 – 2020-03-31
• Keywords: 準モンテカルロ法 / 近似動的計画法 / 金融工学 / リスク管理 / リアルオプション

Outline of Final Research Achievements

We proposed ADPRL (Approximate Dynamic Programming & Reinforcement Learning) as a distinct approach to numerical computation that enables quantitative analysis that is practically useful for financial problems and management decision-making problems where various uncertainties exist that cannot be analyzed analytically.
We thoroughly studied three factors: modeling, simulation, and numerical optimization, and have constructed an integrated framework.
Next, based on ADPRL, we analyzed various applications under high -dimensionality, ambiguity and/or model uncertainty for actual management to analyze both risk and returns and to make the optimal decisions.

Free Research Field

金融工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

ファイナンス研究の世界は，金融モデルの数学的側面に焦点を絞る分野，定性的なケースを分析して政策提言を試みる分野，ヒストリカルデータを用いて実証分析に焦点を絞る分野など，多様な分野の研究者が混在する複合的な分野である．このような背景の中，本研究成果の学術的意義は，工学という観点から定量的な分析を可能とする実践的・具体的手法を開発したことである．すなわち，状態方程式や存在定理の導出を目指すのではなく，現実のビジネスでも利用できる効率的な定量分析手法を具体的に明示し，プログラムとして実装することで研究成果は金融・経営分野への利用が可能である．