Computing value-at-risk using genetic algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – Value-at-risk (VaR) is a risk measure of potential loss on a specific portfolio. The main uses of VaR are in risk management and financial reporting. Researchers are continuously looking for new and efficient ways to evaluate VaR, and the 2008 financial crisis has given further impetus to finding new and reliable ways of evaluating and using VaR. In this study, the authors use genetic algorithm (GA) to evaluate VaR and compare the results with conventional VaR techniques. Design/methodology/approach – In essence, the authors propose two modifications to the standard GA: normalized population selection and strict population selection. For a typical set of simulation, eight chromosomes were used each with eight stored values, and the authors get eight values for VaR. Findings – The experiments using data from four different market indices show that by adjusting the volatility, the VaR computed using GA is more conservative as compared to those computed using Monte Carlo simulation. Research limitations/implications – The proposed methodology is designed for VaR computation only. This could be generalized for other applications. Practical implications – This is achieved with much less cost of computation, and hence, the proposed methodology could be a viable practical approach for computing VaR. Originality/value – The proposed methodology is simple and, at the same time, novel that could have far-reaching impact on practitioners.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».