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Enregistrement W3161293857 · doi:10.3390/jrfm14050213

Stress Testing and Systemic Risk Measures Using Elliptical Conditional Multivariate Probabilities

2021· article· en· W3161293857 sur OpenAlexvenueno aff
Tomaso Aste

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Risk and Volatility Modeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilEngineering and Physical Sciences Research CouncilEuropean Commission
Mots-clésMultivariate statisticsEconometricsMultivariate analysisStress testing (software)StatisticsMathematicsMultivariate normal distributionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Systemic risk, in a complex system with several interrelated variables, such as a financial market, is quantifiable from the multivariate probability distribution describing the reciprocal influence between the system’s variables. The effect of stress on the system is reflected by the change in such a multivariate probability distribution, conditioned to some of the variables being at a given stress’ amplitude. Therefore, the knowledge of the conditional probability distribution function can provide a full quantification of risk and stress propagation in the system. However, multivariate probabilities are hard to estimate from observations. In this paper, I investigate the vast family of multivariate elliptical distributions, discussing their estimation from data and proposing novel measures for stress impact and systemic risk in systems with many interrelated variables. Specific examples are described for the multivariate Student-t and the multivariate normal distributions applied to financial stress testing. An example of the US equity market illustrates the practical potentials of this approach.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,675

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,186 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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