The Quantification of Systemic Risk and Stability: New Methods and Measures
Notice bibliographique
Résumé
We address the question of the prediction of large failures, busts, or system collapse, and the necessary concepts related to risk quantification, minimization and management.Answering this question requires a new approach since predictions using standard financial techniques and statistical distributions fail to predict or anticipate crises.The key points are that financial markets, systems, trading and manoeuvres are not just about money, debt, stocks, instruments and assets but reflect the actions and motivations of humans, which includes the presence or absence of learning effects.Therefore we have the possibility of failures or rare or low frequency events due to human involvement.The rare or unknown event is directly due to human influence, and reflects both learning and risk taking, with the presence of the finite and persistent human error contribution while taking or exposed to risk.This presence of humans in the marketplace explains the failure of present purely statistical methods to correctly estimate, predict or determine the onset of financial crises, busts and collapses.In this essay, we unify the concepts for predicting financial systemic risk with the general theory for outcomes, trends and measures already derived for other technical and social systems with human involvement.We replace words and qualitative reasoning with measures and quantitative predictions.The paper is therefore written with an introductory section devoted to the measures relevant to risk prediction in other modern technological systems; and is then extended and applied specifically to risk prediction for financial and business systems.The resulting measures also provide useful guidance for risk governance.Romney B.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».