Nouvelle réglementation internationale du risque de marché : rôles de la VaR et de la CVaR dans la validation des modèles
Bibliographic record
Abstract
Dans cette note, nous modélisons les nouveaux aspects quantitatifs de la gestion du risque de marché des banques que Bâle a décidé en 2016 et mis en vigueur en janvier 2019. Le risque de marché est mesuré par la valeur à risque conditionnelle, ou CVaR, à un degré de confiance de 97,5 %. Le backtest réglementaire reste, en grande partie, basé sur la VaR à 99 %. De plus, à titre de procédures statistiques supplémentaires comme suggéré par Bâle, des backtests complémentaires sur la VaR et la CVaR doivent être effectués. Nous appliquons ces tests sur différentes distributions paramétriques et utilisons des mesures non paramétriques de la CVaR, dont la CVaR- et la CVaR+ comme compléments de validation des distributions utilisées. Nos données sont relatives à une période de turbulences extrêmes des marchés. Avec huit distributions paramétriques mises à l’épreuve par ces données, nos résultats montrent que l’information obtenue sur leurs performances empiriques est très liée aux conclusions des backtests des modèles.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".