<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE root>
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="en"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">Economics and Mathematical Methods</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="en">Economics and Mathematical Methods</journal-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Экономика и математические методы</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn publication-format="print">0424-7388</issn><issn publication-format="electronic">3034-6177</issn><publisher><publisher-name xml:lang="en">The Russian Academy of Sciences</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="publisher-id">653357</article-id><article-id pub-id-type="doi">10.31857/S042473880024878-4</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en"><subject>Articles</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru"><subject>Статьи</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="article-type"><subject>Research Article</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title xml:lang="en">Approximation to portfolio liquidation value with calculation of its skewness</article-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Приближенный расчет параметров ликвидационной стоимости портфеля с учетом асимметрии ее распределения</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Balabushkin</surname><given-names>Aleksander N.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Балабушкин</surname><given-names>Александр Николаевич</given-names></name></name-alternatives><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><email>emm@cemi.rssi.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff1"><aff><institution xml:lang="en">BrokerCreditService</institution></aff><aff><institution xml:lang="ru">Компания БКС</institution></aff></aff-alternatives><pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2023-03-15" publication-format="electronic"><day>15</day><month>03</month><year>2023</year></pub-date><volume>59</volume><issue>1</issue><issue-title xml:lang="en">VOL 59, NO1 (2023)</issue-title><issue-title xml:lang="ru">ТОМ 59, №1 (2023)</issue-title><fpage>105</fpage><lpage>118</lpage><history><date date-type="received" iso-8601-date="2025-02-03"><day>03</day><month>02</month><year>2025</year></date></history><permissions><copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2023, Ekonomika i matematicheskie metody</copyright-statement><copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2023, Экономика и математические методы</copyright-statement><copyright-year>2023</copyright-year><copyright-holder xml:lang="en">Ekonomika i matematicheskie metody</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="ru">Экономика и математические методы</copyright-holder></permissions><self-uri xlink:href="https://journals.eco-vector.com/0424-7388/article/view/653357">https://journals.eco-vector.com/0424-7388/article/view/653357</self-uri><abstract xml:lang="en"><p>A boundary problem for a homogeneous multidimensional diffusion process is considered under the assumption of small perturbations. Approximations to the mean, second and third central moments of the process at the moment of the first crossing a given plane in phase space are presented as a solution of ordinary differential equations with an additional transformation (“projection onto the boundary”). The quantile of a linear combination of coordinates is estimated by the second order expansion in powers of a small parameter determining the magnitude of perturbations. In the first approximation, this expansion corresponds to the Gaussian distribution, the next term contains skewness. The result is extended to a process with multiple boundaries, upon reaching each of them the equation of the process changes. Such a model describes the liquidation of a portfolio of financial instruments in which the closing rate of each of the positions is a random process. The result is illustrated by two examples. In the first example a portfolio consists of linear instruments (such as stocks, futures), prices are correlated Geometric Brownian Motions with zero drift. The closing rates are constant, but with random noise due to daily fluctuations in trading volume. In this particular case approximations for the mean, variance, skewness, VaR and CVaR of the financial result of portfolio liquidation are given explicitly. In the second example, the liquidation of an exchange-traded option position is considered under the assumption that the closing rate depends on the ratio of the underlying price to the strike of the option. Numerical calculations demonstrate that taking into account skewness significantly increases the accuracy of estimates.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="ru"><p>Рассматривается граничная задача для однородного диффузионного процесса в предположении малости случайных возмущений. Показывается, что среднее, вторые и третьи центральные моменты вектора состояния в момент достижения заданной плоскости в фазовом пространстве могут быть приближенно получены как решение системы обыкновенных дифференциальных уравнений с дополнительным преобразованием (проецированием на границу). Для квантиля линейной комбинации координат процесса дается разложение второго порядка по степеням малого параметра, характеризующего уровень случайных возмущений. В первом приближении это разложение соответствует гауссовскому распределению, следующий член учитывает асимметрию. Результат распространяется на процесс с несколькими границами, при достижении каждой из которых уравнение процесса изменяется. Такая модель описывает ликвидацию портфеля финансовых инструментов в предположении, что скорость закрытия каждой позиции является случайным процессом. Приводятся два примера. В первом — портфель состоит из линейных инструментов (таких как акции, фьючерсы), цены описываются коррелированными геометрическими броуновскими движениями, скорости закрытия позиций постоянны, но со случайными флуктуациями из-за ежедневных колебаний биржевых оборотов. В этом случае приближенные выражения для среднего, дисперсии, коэффициента асимметрии, VaR и CVaR финансового результата ликвидации портфеля даются в явном виде. Во втором примере рассматривается ликвидация биржевой опционной позиции в предположении, что скорость закрытия изменяется в зависимости от отношения цены базового актива к страйковой цене опциона. Результаты численных расчетов показывают, что учет асимметрии распределения финансового результата существенно повышает точность оценок.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="en"><kwd>Value-at-Risk</kwd><kwd>diffusion process</kwd><kwd>boundary problem</kwd><kwd>geometrical Brownian motion</kwd><kwd>portfolio liquidation value</kwd><kwd>value-at-risk</kwd><kwd>Cornish–Fisher expansion</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>диффузионный процесс</kwd><kwd>граничная задача</kwd><kwd>геометрическое броуновское движение</kwd><kwd>ликвидационная стоимость портфеля</kwd><kwd>опцион</kwd><kwd>разложение Корниша–Фишера</kwd></kwd-group><funding-group/></article-meta></front><body></body><back><ref-list><ref id="B1"><label>1.</label><mixed-citation>﻿Балабушкин А.Н. (1991). Прогнозирование состояния динамического объекта в мо-мент достижения границы при малых возмущениях // Автоматика и телемеханика. № 11. С. 64–70.</mixed-citation></ref><ref id="B2"><label>2.</label><mixed-citation>Липцер Р.Ш., Ширяев А.Н. (1974). Статистика случайных процессов. М.: Наука.</mixed-citation></ref><ref id="B3"><label>3.</label><mixed-citation>Avellaneda M., Dong Y., Valkai B. (2015). Optimal portfolio liquidation and macro hedging. Bloomberg quant seminar. Available at: https://math.nyu.edu/~avellane/</mixed-citation></ref><ref id="B4"><label>4.</label><mixed-citation>Avellaneda M., Cont R. (2013). Close-out risk evaluation (CORE): A new risk management approach for central counterparties. Working Paper. Available at: http://ssrn.com/abstract=2247493</mixed-citation></ref><ref id="B5"><label>5.</label><mixed-citation>Boudt K., Peterson B., Croux C. (2008). Estimation and decomposition of downside risk for portfolios with non-normal returns. J. Risk, 11, 79–103.</mixed-citation></ref><ref id="B6"><label>6.</label><mixed-citation>De Genaro A. (2016). Systematic multi-period stress scenarios with an application to CCP risk management. Journal of Banking &amp; Finance, Elsevier, 67 (C), 119–134.</mixed-citation></ref><ref id="B7"><label>7.</label><mixed-citation>Fleming W.H. (1974). Stochastically perturbed dynamical systems. Rocky Mountain J. Math, 4, 3, 407–433.</mixed-citation></ref><ref id="B8"><label>8.</label><mixed-citation>Kim H. (2014). Optimal execution under liquidity constraints. PhD Thesis. Courant Institute of Mathematical Sciences. New York University. Available at: https://www.math.nyu.edu/~avellane/HSK_Thesis.pdf</mixed-citation></ref><ref id="B9"><label>9.</label><mixed-citation>Jorion P. (2007). Value at risk: The new benchmark for managing financial risk. N.Y.: McGraw Hill.</mixed-citation></ref><ref id="B10"><label>10.</label><mixed-citation>Vicente L.A.B.G., Cerezetti F.V., Faria S.R. de, Iwashita T., Pereira O.R. (2015). Manag-ing risk in multi-asset class, multimarket central counterparties: The CORE approach. J. Banking &amp; Finance, 51, 119–130.</mixed-citation></ref></ref-list></back></article>
