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Enregistrement W2972938670 · doi:10.69554/ybsu8754

Value optimisation in a regulatory constrained regime — A new look at risk vs return optimisation

2011· article· en· W2972938670 sur OpenAlexaff
Peter Miu, Bogie Ozdemir, Michael Giesinger

Notice bibliographique

RevueJournal of risk management in financial institutions · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValue (mathematics)EconomicsValue at riskEconometricsActuarial scienceMathematicsRisk managementStatisticsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Basel II made Pillar I's regulatory capital (RC) more risk-sensitive and brought it closer to economic capital (EC). In many financial institutions (FIs), RC is close to, or even larger than, EC. Constrained by RC, many FIs have been using RC in addition to, or as a replacement for, EC for capital allocation, performance management and even for pricing/deal acceptance to ensure a sufficient return is provided to shareholders. Although Basel II's RC provides a much better estimation of risk relative to Basel I, it still comes short in many areas—most notably in concentration and diversification risk which is essential for value optimisation. Owing to its ability to more accurately capture concentration and diversification, its larger coverage and overall better accuracy, EC should be the primary metric in risk return optimisation for the entire bank. RC, on the other hand, is a regulatory reality and a very strong constraint which is likely to be stronger with the implementation of Basel III. In this paper value optimisation in a regulatory constrained regime is examined. An optimisation model is proposed to allocate both EC and RC to FIs’ business units so that net economic profit for the entire bank is maximised subject to constraints. An empirical study is conducted and the results are interpreted. It was found that there are significant differences in net economic profit (NEP) and return on capital (ROC) among alternative risk and growth strategies which can be recognised by using an optimisation model which can be easily operationalised. FIs over-focusing on net income (NI) without a proper optimisation framework in their annual planning exercise are unlikely to determine and to be able to take advantage of these value maximising opportunities. It is also clear that the existence of RC affects the optimisation problem significantly and creates economic cost even when at the total bank level total RC is less than the total EC requirement. With Basel III implementation, if RC, as expected, becomes more of a binding constraint, the systemic inefficiency and thus the economic cost will further increase. Significant value can be created by increasing confidence in EC and by not imposing RC as a binding constraint.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,564
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,226
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,133 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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