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Enregistrement W3017026466 · doi:10.3390/jrfm13040075

Impact Analysis of Financial Regulation on Multi-Asset Markets Using Artificial Market Simulations

2020· article· en· W3017026466 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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueComplex Systems and Time Series Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStylized factPortfolioFinancial marketPortfolio optimizationTrading strategyAlgorithmic tradingAsset (computer security)Capital marketAsset allocationBusinessEconomicsFinancial economicsFinanceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we assessed the impact of capital adequacy ratio (CAR) regulation in the Basel regulatory framework. This regulation was established to make the banking network robust. However, a previous work argued that CAR regulation has a destabilization effect on financial markets. To assess impacts such as destabilizing effects, we conducted simulations of an artificial market, one of the computer simulations imitating real financial markets. In the simulation, we proposed and used a new model with continuous double auction markets, stylized trading agents, and two kinds of portfolio trading agents. Both portfolio trading agents had trading strategies incorporating Markowitz’s portfolio optimization. Additionally, one type of portfolio trading agent was under regulation. From the simulations, we found that portfolio optimization as each trader’s strategy stabilizes markets, and CAR regulation destabilizes markets in various aspects. These results show that CAR regulation can have negative effects on asset markets. As future work, we should confirm these effects empirically and consider how to balance between both positive and negative aspects of CAR regulation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil0,638

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,215 · 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