NDLI: Tecniche di stress testing e misure di value-at-risk: Un approccio unificato

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Tecniche di stress testing e misure di value-at-risk: Un approccio unificato

Content Provider	Springer Nature Link
Author	Cherubini, Umberto Lunga, Giovanni Della
Copyright Year	1999
Abstract	We investigate a methodology to set up consistent scenarios for stress testing analysis in financial risk control and management. The method, based on the Black and Litterman bayesian approach to portfolio optimization, enables to mix historic and implied or private information, accounting for the co-movement among the markets. By tuning the mean values chosen for the scenarios and the degree of precision attached to them we are able to devise a whole range of mean loss and maximum probable loss, or Value-at-Risk measures. In particular, by setting a very precise scenario the mean and maximum probable loss converge toward similar values, while for very imprecise scenarios the mean loss figure is found to converge to zero, and the maximum probable loss collapses to the standard Value-at-Risk figure computed using historical information. As for options, we show that tuning the precision of the scenarios allows for the effects of changes in volatility on the option value, under each different scenarios. Finally, for more complex positions, such as those involving credit risk exposures, or more generally exposures to different markets, we suggest a tree methodology to report the scenarios and to pinpoint the key sources of risk.Viene proposta una metodologia per costruire scenari coerenti per analisi distress testing nel controllo dei rischi finanziari. Il metodo, basato sull'approccio bayesiano di Black e Litterman per l'ottimizzazione del portafoglio, consente di anire informazione storica e implicita, pubblica e privata, in modo da tenere conto della struttura di dipendenza tra i mercati. Aggiustando i valori medi di ciascuno scenario ed il grado di precisione attribuito a ciascuno di essi siano in grado di generare un insieme di misure di perdita media o di massima perdita probabile, come il Value-at-Risk. In particolare, se lo scenario è molto preciso la perdita media e la massima perdita probabile tendono a convergere, mentre se il grado di confidenza nello scenario è molto basso la perdita media converge verso zero e la massima perdita probabile coincide con la nota misura di Value-at-Risk basata sull'informazione storica. L'analisi è applicabile anche a prodotti non lineari come le opzioni, per le quali mostriamo che l'aggiustamento della precisione degli scenari corrisponde all'analisi di sensitività rispetto a cambiamenti di volatilità. Infine, per posizioni complesse, come quelle che riguardano l'esposizione al rischio di credito, o posizioni di segno diverso su mercati diversi, suggeriamo un modello a “alberi” per la determinazione degli scenari rilevanti e l'identificazione delle fonti di rischio maggiori della posizione.
Starting Page	77
Ending Page	99
Page Count	23
File Format	PDF
ISSN	15938883
Journal	Decisions in Economics and Finance
Volume Number	22
Issue Number	1-2
e-ISSN	11296569
Language	Lithuanian
Publisher	Springer-Verlag
Publisher Date	2013-09-19
Publisher Place	Milan
Access Restriction	One Nation One Subscription (ONOS)
Subject Keyword	Economic Theory Econometrics Public Finance & Economics Finance/Investment/Banking Management/Business for Professionals Operations Research/Decision Theory
Content Type	Text
Resource Type	Article
Subject	Finance

Sl.	Authority	Responsibilities	Communication Details
1	Ministry of Education (GoI), Department of Higher Education	Sanctioning Authority	https://www.education.gov.in/ict-initiatives
2	Indian Institute of Technology Kharagpur	Host Institute of the Project: The host institute of the project is responsible for providing infrastructure support and hosting the project	https://www.iitkgp.ac.in
3	National Digital Library of India Office, Indian Institute of Technology Kharagpur	The administrative and infrastructural headquarters of the project	Dr. B. Sutradhar bsutra@ndl.gov.in
4	Project PI / Joint PI	Principal Investigator and Joint Principal Investigators of the project	Dr. B. Sutradhar bsutra@ndl.gov.in Prof. Saswat Chakrabarti will be added soon
5	Website/Portal (Helpdesk)	Queries regarding NDLI and its services	support@ndl.gov.in
6	Contents and Copyright Issues	Queries related to content curation and copyright issues	content@ndl.gov.in
7	National Digital Library of India Club (NDLI Club)	Queries related to NDLI Club formation, support, user awareness program, seminar/symposium, collaboration, social media, promotion, and outreach	clubsupport@ndl.gov.in
8	Digital Preservation Centre (DPC)	Assistance with digitizing and archiving copyright-free printed books	dpc@ndl.gov.in
9	IDR Setup or Support	Queries related to establishment and support of Institutional Digital Repository (IDR) and IDR workshops	idr@ndl.gov.in

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