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Enregistrement W2974378149 · doi:10.1287/mnsc.2020.3617

An Axiomatic Foundation for the Expected Shortfall

2020· article· en· W2974378149 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueManagement Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Portfolio Optimization
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExpected shortfallCoherent risk measureDiversification (marketing strategy)AxiomPortfolioDynamic risk measureSpectral risk measureActuarial scienceValue at riskModern portfolio theoryRisk measureBasel IIRisk managementBasel IIIEconomicsFinancial economicsBusinessCapital requirementProfit (economics)MicroeconomicsMathematicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the recent Basel Accords, the expected shortfall (ES) replaces the value-at-risk (VaR) as the standard risk measure for market risk in the banking sector, making it the most popular risk measure in financial regulation. Although ES is—in addition to many other nice properties—a coherent risk measure, it does not yet have an axiomatic foundation. In this paper, we put forward four intuitive economic axioms for portfolio risk assessment—monotonicity, law invariance, prudence, and no reward for concentration—that uniquely characterize the family of ES. Therefore, the results developed herein provide the first economic foundation for using ES as a globally dominating regulatory risk measure, currently employed in Basel III/IV. Key to the main results, several novel notions such as tail events and risk concentration naturally arise, and we explore them in detail. As a most important feature, ES rewards portfolio diversification and penalizes risk concentration in a special and intuitive way, not shared by any other risk measure. This paper was accepted by Manel Baucells, decision analysis.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,891

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,270 · 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