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Enregistrement W3122042257

The Impacts of Financial Crisis on Sovereign Credit Risk Analysis in Asia and Europe

2013· preprint· en· W3122042257 sur OpenAlexaff
Min Zhang, Adam W. Kolkiewicz, Tony S. Wirjanto, Xindan Li

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2013
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCredit Risk and Financial Regulations
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCredit riskCredit default swapFinancial crisisSovereign creditFinancial systemBusinessCredit crunchCredit valuation adjustmentVolatility (finance)Financial economicsEconomicsCredit referenceFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the nature of sovereign credit risk for selected Asian and European countries based on a set of sovereign CDS data over an eight-year period that includes the episode of the 2008-2009 global financial crisis. The principal component analysis results indicate that there exists strong commonality in sovereign credit risk among the countries studied in this paper following the crisis. In addition, the regression results show that commonality is importantly associated with both local and global financial and economic variables. There are also important differences in the sovereign of credit risk behavior between Asian and European countries. Specifically, we find that foreign reserve, global stock market, and volatility risk premium, affect Asian and European sovereign credit risks in the opposite direction. Lastly, we model the arrival rates of credit events as a square-root diffusion process from which a pricing model is constructed and estimated over pre and post-crisis periods. The resulting model is used to decompose credit spreads into risk premium and credit-event components. For most countries in our study, credit-event components weight more than risk-premiums, suggesting that, in the long term, investors are perhaps more concerned with the prospect of sovereign-specific credit events than systemic sovereign credit risks.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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