Systemic Risk Management in Financial Networks with Credit Default Swaps
我们研究了银行间系统中的破产级联，当银行被允许用其他银行出售的信用违约互换（CDS）为他们的贷款提供保险时。我们发现，通过适当地将金融风险从一个机构转移到另一个机构，CDS市场可以被设计成以一种更能抵御破产级联的方式重新连接银行间风险网络。监管机构可以利用银行间网络的拓扑信息来设计一个系统性保险附加费，并将其添加到CDS利差中。因此，CDS合约实际上是根据它们对增加系统性风险的贡献程度而受到惩罚的。降低系统性风险的CDS合约仍然免税。我们使用基于代理人的模型（CRISIS宏观金融模型）模拟这种受监管的CDS市场，并证明它会导致银行间系统对破产级联更具弹性。
2017-10-13 q-fin.RM
Measuring Systemic Risk: Common Factor Exposures and Tail Dependence Effects
我们使用一个共同的因素，占整个市场的冲击和尾部依赖因素，占极端股票收益之间的联系模型系统性风险。具体来说，我们的理论模型允许公司特定的罕见和极端事件的影响。我们使用1996年至2011年美国金融业四个部门的数据，发现了两个关键的实证结果。首先，忽视尾部相关因素的影响会导致系统性风险的测量出现向下偏差，特别是在经济疲软时期。其次，当这些指标作为圣路易斯联邦储备银行金融压力指数的领先指标时，包含尾部依赖因子的指标比仅基于共同因子的指标具有更好的预测能力。
2022-02-04 q-fin.RM
A Methodology to Measure Impacts of Scenarios Through Expected Credit Losses
Office of the Superintendent of Financial Institutions（金融监管署）；Farm Credit Canada（加拿大农场信贷）
本文提出了一种利用现有准备金基础设施，通过概率默认变化衡量情景对预期信用损失影响的方法，并为2024年气候情景测试提供了理论支持。
2026-02-01 q-fin.GN q-fin.MF q-fin.RM
Upside and Downside Risk Exposures of Currency Carry Trades via Tail Dependence
货币套利交易是一种投资策略，涉及出售低利率货币以购买高利率货币，从而从利率差中获利。这是一个众所周知的金融难题，因为假设外汇风险不受约束，市场上有理性的风险中性投资者，那么人们就不会指望从这种策略中获利。也就是说，根据未覆盖利率平价（UIP），相关汇率的变化应抵消从这种利率差异中获利的可能性。然而，经验表明，投资者可以通过在一个利率较低的国家借款，兑换外币，并在一个利率较高的国家投资来赚取利润，同时允许在到期时兑换回本国货币的任何损失。本文探讨了金融风险，交易策略寻求利用违反UIP条件暴露在融资和投资货币篮子的多元尾部依赖。它将概述在什么情况下这些投资组合风险敞口将有利于累积的投资组合回报，以及在什么条件下这种尾部敞口将减少投资组合回报。
2014-06-17 q-fin.PM q-fin.RM
Optimal portfolio for a robust financial system
本文提出了一个ANWSER模型（资产网络系统性风险模型）来量化金融传染的风险，这体现在一个金融危机。金融危机的传播受异质性银行信贷网络和银行投资组合的制约。金融系统的破产再生率被计算为银行投资组合的多样性和风险暴露以及异质银行信贷网络的密集度和集中度的函数。推导出小型金融系统破产再生率的解析解，并得到大型金融系统破产再生率的数值解。对于一个大的金融系统，投资组合中银行之间的巨大差异使得金融传染的平均破坏性更大。但是，在最坏的金融危机情景中，大的多样性在消除金融传染风险方面基本上是有效的。银行特有的专业化投资组合比统一的多样化投资组合和全系统的专业化投资组合更适合加强金融体系的稳健性。
2013-02-05 q-fin.RM
Risk Sharing with Deep Neural Networks
针对不同风险度量下的金融头寸最优分担问题，提出基于神经网络的求解框架，证明近似解收敛于理论值，并通过数值实验验证。
2023-06-19 math.PR q-fin.RM
Network models of financial systemic risk: A review
全球金融体系可以说是一个庞大的复杂网络，银行、对冲基金和其他金融机构通过有形和无形的金融联系相互联系。最近，人们对可能导致该网络崩溃的机制的理解给予了很多关注。当现有的金融联系从风险分散的手段转变为跨金融机构传播风险的渠道时，就可能发生这种情况。在这篇评论文章中，我们总结了金融系统性风险建模的最新进展。我们特别关注网络方法，如由于双边风险或重叠投资组合的违约级联模型，我们还报告了银行间网络的经验结构的最新研究结果。目前的审查提供了一个景观的新出现的跨学科领域躺在几个学科的交叉点，如网络科学，物理学，工程学，经济学和生态学。
2017-10-31 q-fin.RM
Dynamic Index Tracking and Risk Exposure Control Using Derivatives
我们开发了一种使用金融衍生工具进行指数跟踪和风险敞口控制的方法。在价格演化的连续时间扩散框架下，我们提出了一种路径方法来构建动态的衍生品投资组合，以获得对指数和/或市场因素的暴露，可能无法直接交易。在我们的研究结果中，我们建立了一个一般的跟踪条件，在任何给定的模型下的投资组合漂移所需的暴露系数。我们还得到了一个滑点过程，揭示了投资组合的回报如何偏离目标回报。在我们的多因素设置中，投资组合的已实现滑点不仅取决于指数的已实现方差，而且还取决于指数和因素之间的已实现协方差。我们在多种模型下实施我们的交易策略，并比较使用不同衍生品（如期货和期权）时的跟踪策略和表现。
2017-05-30 q-fin.MF q-fin.PM q-fin.RM
'Egalitarian pooling and sharing of longevity risk', a.k.a. 'The many ways to skin a tontine cat'
针对异质性参与者的长寿风险汇集收益分配难题，本文提出建模框架，指出分配规则取决于池内社会凝聚力程度，精算科学仅能提供方法论而非唯一方案。
2024-02-01 q-fin.RM
Basel III capital surcharges for G-SIBs fail to control systemic risk and can cause pro-cyclical side effects
除了限制金融机构的双边风险敞口外，未来对系统性风险（SR）的金融监管基本上有两种选择：首先，金融监管可以尝试降低全球或国内系统重要性金融机构（G-SIBs或D-SIBs）的金融脆弱，例如《巴塞尔协议III》中提出的。其次，未来的金融监管可以尝试加强整个金融体系。这可以通过重塑金融网络的拓扑结构来实现。我们使用基于代理的模型（ABM）的金融体系和实体经济的研究和比较这两种选择的后果。通过对ABM进行三次“计算机实验”，我们发现重塑金融网络比降低杠杆率更有效。G-SIB的资本附加费可以降低SR，但必须高于巴塞尔协议III的规定，才能产生可衡量的影响。这可能导致效率损失。《巴塞尔协议三》对G-SIB征收的资本附加费可能会产生顺周期的副作用。
2016-02-10 q-fin.RM
Heterogeneous Exposures to Systematic and Idiosyncratic Risk across Crypto Assets: A Divide-and-Conquer Approach
本文提出一种两阶段“分而治之”方法，通过资产层面IV回归与高维变量选择识别潜在经济因子，分析加密资产对系统性及特质性风险的异质性暴露，发现不同资产类别风险敏感性差异，为投资组合设计与监管提供框架。
2025-06-26 econ.EM q-fin.RM
Financial option insurance
期权是一种金融衍生品，经常用于降低其相关证券的风险。然而，投资期权仍然有风险。这种风险对于那些利用期权作为杠杆手段来增加潜在回报的投机者来说变得更加严重。为了降低他们的头寸风险，金融期权保险的基本概念被引入到实践中。金融期权保险是将保险和金融期权这两个截然不同的概念融合在一起而形成的。拟议中的金融产品为投资者在不幸降临时的期权溢价提供保险。作为一种权衡，他们可能会牺牲有限的一部分潜在利润。通过引入稳定的三主体框架，解决了现行金融市场的漏洞，填补了空白。此外，提出了一个专门设计的数学模型。它由两部分组成：匹配的业务策略和验证和修改过程。该模型使持有不同货币价值的看涨期权和看跌期权的投资者都能得到所发行的期权保险的保护。同时，它最大限度地减少了期权保险公司对任何潜在损失的敞口。
2017-08-07 q-fin.RM
Conditional loss probabilities for systems of economic agents sharing light-tailed claims with analysis of portfolio diversification benefits
我们分析系统的代理人分享轻尾风险索赔所发出的不同的金融对象。在索赔额服从指数分布的假设下，我们得到了代理人和系统的损失均服从广义指数混合分布。我们发现，这导致定性不同的结果相比，在文献中研究的重尾索赔的个人和系统风险。通过推导条件损失分布，我们研究了压力情况对代理人和系统损失的影响。此外，我们提出了一个标准，代理人来决定是否持有少数对象或投资组合多元化，最大限度地减少他们的风险，在系统危机的情况下。
2016-12-21 math.PR q-fin.RM
Global Index on Financial Losses due to Crime in the United States
犯罪可能对投资产生不稳定的影响。尽管犯罪率在投资中具有潜在的重要性，但美国没有专门用于评估犯罪对金融影响的指数。因此，本文提出了一个基于指数的保险组合，在美国的犯罪，利用金融损失报告的联邦调查局的财产犯罪和网络犯罪。我们的研究旨在帮助投资者设想我们的投资组合中的风险敞口，根据他们所期望的风险水平衡量投资风险，并为经济崩溃造成的潜在损失制定对冲策略。作为指数的基础，我们通过发行可销售的欧洲看涨期权和看跌期权并提供风险预算（分散每种犯罪类型的风险）来对冲投资。我们发现，不动产、勒索软件和政府冒充是主要的风险贡献者。然后，我们评估我们的指数的表现，以确定其对经济危机的适应能力。与本研究中使用的经济因素相比，失业率可能表明投资组合存在较高的系统性风险。最后，本文为保险风险证券化提供了理论依据，可以预警投资者将风险转移给资本市场投资者。
2021-05-07 q-fin.CP q-fin.PR q-fin.RM
Debt Swapping for Risk Mitigation in Financial Networks
我们研究的是银行通过债务合同连接的金融网络。我们认为，当两个债权银行决定交换一个传入的支付义务，从而导致一个本地不同的网络结构的债务交换操作。如果互换交易对双方都有利，我们就说它是正的。我们可以根据银行获得的资产数量，或者根据它们对可能冲击系统的不同冲击的暴露程度来解释这个概念。我们分析了金融网络中这些交换操作的各种性质。我们首先证明，在静态金融系统中，任何一对银行都不可能有正的互换，或者当冲击按比例击中网络中的每一家银行时。然后，我们研究了最坏情况下的冲击模型，当一个给定的大小的冲击分布在最坏的可能方式为一个特定的银行。如果银行的目标是在这种最坏情况下将损失最小化，那么正掉期确实存在。我们分析了这样一个积极的交换对系统的其他银行的影响，寻找一个交换的计算复杂性，和特殊情况下，可以有效地找到一个交换。最后，我们还提出了一些结果，更复杂的互换操作时，银行互换多个合同，或当两个以上的银行参与互换。
2021-06-01 cs.CE q-fin.PM q-fin.RM
Measuring Systemic Risk: Robust Ranking Techniques Approach
在这项研究中，我们引入了一个强大的指标，以确定系统重要性金融机构（SIFI）在金融网络中，考虑到共同的特质冲击和传染，通过交易对手暴露。我们开发了一个有效的算法来排名金融机构制定一个不动点问题，并将其减少到一个非光滑凸优化问题。然后，我们研究了所提出的度量的底层分布，并通过使用不同的金融网络结构来分析算法的性能。总体而言，我们的研究结果表明，金融网络中的机构的互联水平和地位是衡量系统性风险和识别SIFIs的重要因素。结果表明，增加一个机构的外和内的程度连接的水平可以有不同的影响，其系统排名。此外，在实证方面，我们使用每个国家最大银行的面板数据集来研究导致识别全球系统性重要银行（G-SIB）的因素。我们的实证结果支持了理论模型的主要发现。
2017-02-22 q-fin.RM
A dynamic approach merging network theory and credit risk techniques to assess systemic risk in financial networks
金融机构之间的相互联系影响到不稳定和信贷危机。为了量化系统性风险，我们在这里引入PD模型，这是一个动态模型，它结合了信用风险技术和银行间风险暴露网络的传染机制。通过多期蒙特卡罗模拟，考虑了银行的违约概率（PD）和它们在同一时间间隔内的违约趋势，得到了潜在的损失分布。传染过程增加了银行对陷入困境的交易对手的PD。系统性风险通过损失分布的统计来度量，而每个节点的贡献通过新的度量PDRank和PDImpact来量化。我们说明了该模型是如何在欧洲全球系统重要性银行网络上工作的。对于一定范围内的银行的资本和资产波动性，我们的研究结果表明，出现了一个强大的传染机制，较低的银行之间的违约相关性对应于较高的损失。这与银行和监管机构使用的标准信用风险模型所假设的多样化好处相反，因此，他们可能低估了克服危机所需的资本，从而助长了金融体系的不稳定。
2018-04-08 q-fin.CP q-fin.RM q-fin.ST
Systemic Risk and Default Clustering for Large Financial Systems
正如金融风险和宏观经济学文献所知，大型投资组合的风险分担可能会增加违约集群和系统性风险的产生概率。我们回顾了最近的事态发展的数学和计算工具的量化这种现象。极限分析，如大数定律和中心极限定理允许近似分布在大型系统和研究数量，如损失分布在大型投资组合。大偏差分析使我们能够研究损失分布的尾部，并确定违约聚集的路径。敏感性分析有助于了解不同影响（如传染和系统性风险）结合起来导致大违约率的最可能方式。这些结果可以为如何最佳地防范此类事件提供有用的见解。
2015-02-18 math.PR q-fin.CP q-fin.RM
Opening discussion on banking sector risk exposures and vulnerabilities from virtual currencies: An operational risk perspective
University College London（伦敦大学学院）；Oxford University（牛津大学）；London School of Economics（伦敦政治经济学院）；Chappelle Consulting（查佩尔咨询）
本文从操作风险角度探讨虚拟货币发展带来的新风险类型及演变，提出针对虚拟和加密货币的风险识别与评估框架，分析其对银行监管的影响。
2014-09-04 cs.CR econ.GN q-fin.EC
An Integrated Model for Financial Risk Assessment of Grid-ignited Wildfires
针对电网引发野火导致电力公司财务风险升高的问题，本文提出综合模型评估其损害成本，量化单条电力线风险并可视化拓扑风险，实现更精确的金融风险评估，助力制定风险知情策略。
2025-01-30 q-fin.RM
Measuring risk contagion in financial networks with CoVaR
本文针对金融网络风险传染测度问题，构建二分图金融网络模型，结合厚尾分布与copula模型刻画资产收益特征，研究CoVaR的渐近行为并提出极端CoVaR指数，通过两类经典copula模型验证了方法的有效性。
2025-05-22 math.PR q-fin.RM
Quantiles under ambiguity and risk sharing
本文研究模糊性下的Choquet分位数，推广了Value-at-Risk，通过序数性公理刻画其性质，证明其下卷积性质以解决风险分担问题，并提出了具有良好性质的Choquet Expected Shortfall风险测度。
2024-12-27 q-fin.RM
Neural Networks for Portfolio-Level Risk Management: Portfolio Compression, Static Hedging, Counterparty Credit Risk Exposures and Impact on Capital Requirement
本文提出一种可解释的神经网络框架，将大规模欧式期权投资组合压缩为更小且可自复制静态对冲的组合，并验证其在风险敞口、Greeks 和监管资本要求方面与目标组合高度一致且资本要求显著降低。
2024-02-27 q-fin.CP q-fin.PM q-fin.RM
The Network Effect in Credit Concentration Risk
衡量和管理信贷集中风险对银行至关重要，并与微观审慎要求相关。虽然有几种方法可以衡量机构内部的信贷集中风险，但迄今为止，对不同机构对同一交易对手的风险敞口的系统性影响的探讨较少。在本文中，我们提出了一个衡量系统性信用集中风险的方法，这种风险是由于金融体系中不同机构之间的共同风险敞口而产生的。这种方法是基于一个网络模型，描述重叠的投资组合的影响。该网络度量应用于合成和真实世界数据，以说明共同风险敞口的影响并没有完全反映在单一投资组合集中度指标中。它还允许量化相互关联性和信用风险之间相互作用的几个方面。使用这个网络措施，我们制定了一个分析近似的额外资本要求相应的系统性风险所产生的信贷集中度的相互联系。我们的方法还避免了粒度调整和普通曝光调整之间的重复计算。虽然是近似的，但这种常见的风险敞口调整仅用两个参数就能捕捉到系统性风险的一个方面，从而将单一投资组合的视角扩展到全系统的视角。
2019-07-08 q-fin.GN q-fin.RM
The multi-layer network nature of systemic risk and its implications for the costs of financial crises
无法看到和量化系统性金融风险，会造成巨大的社会成本。金融系统中的系统性风险在很大程度上是由于其各机构之间的相互联系而产生的，这些机构通过信贷、衍生工具、外汇和证券等不同类型的金融合同网络联系在一起。各种暴露网络的相互作用可以表示为金融多层网络中的层。在这项工作中，我们量化了2007 - 2013年墨西哥银行体系四个层面对系统性风险的日常贡献。我们发现，集中在一个单一的层低估了高达90%的总系统性风险。通过分配系统性风险水平，个别银行，我们研究的系统性风险配置文件的墨西哥银行系统的所有市场层。这一概况可用于量化国家层面的系统性风险，即全国范围内的预期系统性损失。我们发现，基于市场的系统性风险指标系统地低估了预期的系统性损失。我们发现，现在的预期系统性损失比2007 - 2008年金融危机前高出4倍。我们发现，个人交易的系统性风险贡献可以高达千倍以上的信用风险，这给公众带来了巨大的风险。我们发现了一个有趣的非线性效应，即所有层的系统性风险之和低估了总风险。本文提出的方法是第一个客观数据驱动的量化系统性风险的国家规模，揭示其真实水平。
2015-05-16 q-fin.RM
Algorithmic Insurance
Sloan School of Management, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院斯隆管理学院）；Saïd Business School, Oxford University（牛津大学赛德商学院）
研究算法保险在AI致损中的风险定价与责任框架，提出基于CVaR的分类阈值优化方法，通过乳腺癌案例验证降低尾部风险并提升保险收益。
2026-03-30 cs.LG q-fin.RM stat.ML
