Notice bibliographique
Résumé
In portfolio risk management, the main foci are to control the aggregate risk of the \nentire portfolio and to understand the contribution of each individual risk unit in the \nportfolio to the aggregate risk. When univariate risk measures are used to quantify the \nrisks associated with a portfolio, there is usually a lack of consideration of correlations \nbetween individual risk units and the aggregate risk and of dependence among these risks. \nFor this reason, multivariate risk measures defined by considering the joint distribution of \nrisk units in the portfolio are more desirable. In this thesis, we define new multivariate risk \nmeasures by minimizing multivariate loss functions subject to various. constraints. With \nthe proposed multivariate risk measures, we obtain risk measures for the entire portfolio \nand each individual risk unit in the portfolio at the same time. \nIn Chapter 2, we introduce a multivariate extension of Conditional Value-at-Risk \n(CVaR) based on a multivariate loss function associated with different risks related to \nportfolio risk management. We prove that the defined multivariate risk measure satisfies \nmany desirable properties such as positive homogeneity, translation invariance and subadditivity. \nThen, we provide numerical illustrations with multivariate normal distribution to \nshow the effects of the parameters in the model. After that, we also perform a comparison \nbetween our multivariate CVaR and other traditional univariate risk measures such as VaR \nand CVaR. \nIn Chapter 3, we define a multivariate risk measure for capital allocation purposes. \nUnlike most of the existing allocation principles that assume the total capital is exogenously \ngiven, we obtain the optimal total capital for the entire portfolio and the optimal capital \nallocation to all the individual risk units in the portfolio at the same time. In this chapter, \nwe first discuss our model with a two-level organization/portfolio structure. Then, we \nmove to a more complex three-level organization/portfolio structure. We find that many \nof the existing allocation principles can be seen as special or limiting cases of our model. \nIn addition, our model can explain those allocation principles as solutions to optimization \nproblems. Finally, we provide a numerical example for the two-level organization/portfolio \nstructure model with two different error functions. \nIn Chapter 4, we introduce a multivariate shortfall risk measure induced by cumulative \nprospect theory (CPT) and give the corresponding risk allocations under the multivariate \nshortfall risk measure. To obtain this risk measure, we make an extension of previously \nstudied univariate generalized shortfalls induced by CPT and incorporate the idea of systemic \nrisk. In this study, we discuss the properties of the risk measure and conditions for its existence and uniqueness. Also, we perform a simulation study and a comparison \nto a previously studied multivariate shortfall to show that our model can provide a more \nreasonable risk measure and allocation result.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».