An Algorithm Exploiting Episodes of Inefficient Asset Pricing to Derive a Macro-Foundation Scaled Metric for Systemic Risk: A Time-Series Martingale Representation
Notice bibliographique
Résumé
This paper employs an event study, the Global Financial Crisis. Episodes of inefficient pricing, the externality, are exploited as a measure of systemic risk. The theoretical asset pricing model, the martingale representation, is shown to be a valid algorithm to identify episodes of efficient and inefficient pricing in time series. Systemic risk metrics are derived from episodes of inefficient pricing, utilizing a shadow volatility metric. The algorithm is forward looking, deriving macro-foundation metrics from actual agent market behavior. The algorithm provides precise risk metrics for magnitude and diffusion using US and Canadian treasury markets. Given the US dollar’s role as the de-facto world reserve currency, scaled metrics derived from the US treasury market provide a globalized systemic benchmark. The risk metrics signal the crisis buildup and calibrate around the crisis epicenter date of September 2008. The risk metrics are heuristically consistent with the stylized facts of financial crises and support the extraordinary US policy response to the crisis. The algorithm output is validated by time-series analysis.JEL classification numbers: C22, C61, G01, G12, G14Keywords: Systemic Risk, Time Series, Optimization, Financial Crises, Asset Pricing.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».