On the Use of Long-Term Risk Measures as an Approach to Communicating Risks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Value at risk (VaR) is a widely used measure for financial risks. However, as argued in Taleb (2012), “VaR encourages low volatility, high blowup risk taking which can be gamed by the Wall Street bonus structure.” It was also argued that one reason for this is the limited ability of all quantitative risk measures (including VaR, TVaR and many other modifications) to measure the risk of extreme events (black swans). In this paper, we argue that VaR and its modifications, being short–term in nature, intend to measure extreme risk by creating extreme small probability values. Even if accurate, they might not be effective in communicating risk to people because it is well documented in the psychology literature that humans tend to make irrational decisions when dealing with extreme small probabilities. As such, we propose that long-term risk measures, such as ruin probabilities over a long time horizon, provide a natural approach to avoid small probability values in measuring the risk of extreme events. They could be considered as a vehicle to communicate extreme risks to fund managers, insurance companies, as well as the public, and to help them in making decisions under uncertainty.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».