Value at Risk Disclosures: The Case of Canada Revisited
Notice bibliographique
Résumé
This paper is based on the empirical analysis that has been conducted by (Pérignon, Deng and Wang, 2007), to test whether the Royal bank of Canada (RBC) and the Bank of Montreal (BMO) are overstating their Value at Risk (VaR). This study is based on non-anonymous data of the daily VaR and P&L for both banks within the period starting from the year 2001 till the year 2010. The paper exhibits results contradicting those of (Pérignon, Deng and Wang, 2007) , it shows that RBC and BMO do not overstate their VaR; in other words the banks are accurate in disclosing their VaR measure according to the data derived from the analyses performed. The data used in this paper is based on the graphs extracted from the banks’ annual reports using the R software for computing statistics to transfer the graphs into time series data. After extracting the data conditional and unconditional coverage tests were performed to test the accuracy of disclosing daily VaR and profit and loss data. Two benchmarks have been developed; the Historical Simulation and the GARCH model to compare the commercial banks' VaR with the forecasted VaR depending on the benchmarks.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».