How much trust should risk managers place on “Brownian motions” of financial markets?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to investigate the recent global economic downturn. Particularly, the study explores the utilization of the concept of Brownian motion in financial risk management in organizations in the USA. Design/methodology/approach The three assumptions, namely, independence, stationarity, and normal distribution that underlie the concept of Brownian motion are examined. Findings It is concluded that the widely used risk management strategies predicated on Brownian motion fail to provide a rational understanding of financial turmoil. Consequently, prescriptive insights are offered to aid the industry in developing an apposite mechanism for risk management. Research limitations/implications This paper offers new and improved risk management strategies that need to be undertaken to augment our understanding and prediction of financial scenarios. Practical implications The paper is useful for managers in all financial organizations, which employ computer models using Brownian motions. Specifically, this study contends that static models are unsuitable and dynamic models are more useful for risk assessment. Originality/value The paper reveals the weaknesses of the key assumptions of the risk management models used in financial organizations, namely, normal distribution of stock market price fluctuations, statistical stationarity, and efficient market assumption. Valuable guidelines are provided for financial managers who either do not have the inclination or time to sift through the voluminous literature related to the risk management models and computer software designed on these models.
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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 | 0,020 | 0,141 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».