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Enregistrement W7135915587

The Quantitative Risk Management Exercise Book

2020· book· en· W7135915587 sur OpenAlexaff
Marius Hofert, Rüdiger; id_orcid 0000-0002-8402-4653 Frey, Alexander J. McNeil

Notice bibliographique

RevueWU Research · 2020
Typebook
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueLeadership, Behavior, and Decision-Making Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMartingale (probability theory)Stylized factValuation (finance)Random variableBondInterest rateExpected shortfallRisk-neutral measure
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exercise 2.6 (VaR and expected shortfall) a) Give mathematically precise definitions of value-at-risk VaR (L) and expected shortfall ES (L) for a random loss L at confidence level (0, 1).b) Explain the relative advantages of each risk measure over the other.Exercise 2.7 (Superadditivity scenarios for VaR) Describe some models for financial losses that can lead to situations where VaR is superadditive.Exercise 2.8 (Additivity for two linearly dependent random variables) Consider an arbitrary random variable X and let Y = aX + b for constants a > 0 and b BasicExercise 2.9 (Risk-neutral valuation for interest-rate derivatives) Consider a two-period model.Denote by r t , t {0, 1}, the simple interest rate from t to t + 1, so that 1 monetary unit invested at t is worth 1 + r t at t + 1. Assume that r 0 is 1.5% and that r 1 takes the values 1% and 2% with probability 1/2.Denote by p(t, T ) the price at t of a zero-coupon bond with maturity T and face value 1.a) Write down p(0, 1) and p(1, 2) for the cases r 1 = 0.01 and r 1 = 0.02.b) Suppose a long zero-coupon bond with maturity T = 2 and face value 1 is traded for 0.969729 at t = 0.In this setup an equivalent martingale measure Q is characterized by the probability q = Q(r 1 = 0.01).Compute q from p(0, 2).c) Apply risk-neutral valuation to price a stylized floor contract which pays an amount of 1 if r 1 < r 0 .Note.In general, a floor contract is an option which provides protection against low interest rates.Exercise 2.10 (Mapping of a stock portfolio affected by exchange rates) Consider a portfolio P consisting of two stocks S t,1 , S t,2 , where S t,1 denotes the value of stock 1 in EUR and S t,2 denotes the value of stock 2 in CHF.Let e CHF t denote the CHF/EUR exchange rate at time t.In other words, 1 CHF is worth e CHF t EUR at t. Furthermore, denote by 1 and 2 the number of shares in stocks 1 and 2 in P, respectively.a) Derive the value V t in EUR of P at time t in terms of the risk factors Z t,j = log S t,j , j {1, 2}, and. What is the corresponding mapping?b) Derive the value V t+1 of P at time t + 1 and the one-period loss L t+1 .c) Derive the linearized one-period loss L t+1 and express it in terms of portfolio weights w 1 , w 2 (the values of each stock investment relative to the value V t of the overall portfolio).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,683

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2040,079

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 Opus0,477
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,060 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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