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A factor-model approach for correlation scenarios and correlation stress testing

机译：用于关联场景和关联压力测试的因子模型方法

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In 2012, JPMorgan accumulated a USD 6.2 billion loss on a credit derivatives portfolio, the so-called "London Whale", partly as a consequence of de-correlations of non-perfectly correlated positions that were supposed to hedge each other. Motivated by this case, we devise a factor model for correlations that allows for scenario-based stress testing of correlations. We derive a number of analytical results related to a portfolio of homogeneous assets. Using the concept of Mahalanobis distance, we show how to identify adverse scenarios of correlation risk. In addition, we demonstrate how correlation and volatility stress tests can be combined. As an example, we apply the factor-model approach to the "London Whale" portfolio and determine the value-at-risk impact from correlation changes. Since our findings are particularly relevant for large portfolios, where even small correlation changes can have a large impact, a further application would be to stress test portfolios of central counterparties, which are of systemically relevant size. (C) 2019 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：2012年，摩根大通在信用衍生产品组合（所谓的“伦敦鲸”）上累计亏损62亿美元，部分原因是本应相互套期保值的非完全相关头寸之间不相关。基于这种情况，我们设计了一种相关性因子模型，该模型可以进行基于场景的相关性压力测试。我们得出许多与同类资产组合有关的分析结果。使用马氏距离的概念，我们展示了如何识别相关风险的不利情况。此外，我们演示了如何将相关性和波动压力测试结合起来。例如，我们将因子模型方法应用于“伦敦鲸”投资组合，并确定相关性变化带来的风险价值影响。由于我们的发现与大型投资组合特别相关，即使很小的相关性变化也会产生很大影响，因此，进一步的应用将是对具有系统相关规模的中央交易对手进行压力测试。 （C）2019 Elsevier B.V.保留所有权利。

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