An efficient approach to quantile capital allocation and sensitivity analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In various fields of applications such as capital allocation, sensitivity analysis, and systemic risk evaluation, one often needs to compute or estimate the expectation of a random variable, given that another random variable is equal to its quantile at some prespecified probability level. A primary example of such an application is the Euler capital allocation formula for the quantile (often called the value‐at‐risk), which is of crucial importance in financial risk management. It is well known that classic nonparametric estimation for the above quantile allocation problem has a slower rate of convergence than the standard rate. In this paper, we propose an alternative approach to the quantile allocation problem via adjusting the probability level in connection with an expected shortfall. The asymptotic distribution of the proposed nonparametric estimator of the new capital allocation is derived for dependent data under the setup of a mixing sequence. In order to assess the performance of the proposed nonparametric estimator, AR‐GARCH models are proposed to fit each risk variable, and further, a bootstrap method based on residuals is employed to quantify the estimation uncertainty. A simulation study is conducted to examine the finite sample performance of the proposed inference. Finally, the proposed methodology of quantile capital allocation is illustrated for a financial data set.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 découle