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

机译：相关方案与相关性应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，JPMORGAN在信用衍生品组合中累积了62亿美元的损失，所谓的“伦敦鲸”，部分原因是由于不完全相关的立场彼此的不完全相关的立场的去相关性。通过这种情况，我们设计了一种因子模型，用于允许基于场景的相关性的相关性的相关性。我们派生了一些与均质资产组合相关的分析结果。使用Mahalanobis距离的概念，我们展示了如何识别相关风险的不利情景。此外，我们证明了如何组合相关性和挥发性应力测试。例如，我们将因子模型方法应用于“伦敦鲸”组合，并确定相关变化的风险影响。由于我们的发现与大型投资组合特别相关，因此在甚至小的相关变化可能具有很大的影响，因此进一步的应用是应力测试中央交易对手的测试组合，这些组件是系统性相关的尺寸。 （c）2019 Elsevier B.v.保留所有权利。

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