8.1 A Bayesian Methodology for Systemic Risk Assessment in Financial Networks（1）
构造遵循贝叶斯方法的个体负债模型。以观察到的总负债和总资产以及潜在的某些观察到的个体负债为条件，构造Gibbs采样器从该条件分布中生成样本。
这些样本可用于压力测试，给出感兴趣结果的概率。作为一个应用，我们导出了单个银行的违约概率，并讨论了它们对用于网络建模的先验信息的敏感性，并提供了一个实现该方法的R包。
1. 导言
系统性风险是指某些外部或经济冲击导致金融系统参与者违约的风险，这会对其他参与者造成严重的冲击效应，例如他们的破产情况。
注：这些金融系统的参与者包括各种类型的机构，例如银行、对冲基金、养恤基金或保险公司。由于银行是系统性风险评估的关键参与者，为了简单起见，我们将金融系统的所有参与者称为银行。
网络模型
系统性风险通常使用网络模型进行评估。其中节点代表银行，加权有向边代表负债。
压力测试将冲击应用于网络并分析其后果。在最初的冲击中幸存下来的银行可能会因为其他银行不再履行其义务造成的传染而违约，这种资产负债表溢出效应是系统性风险的主要渠道之一。本文的重点是资产负债表传染，但我们的方法也可以用于包括额外的系统性风险渠道的压力测试，如折价销售。
银行间负债的完整网络通常无法获得
- 每个银行（如银行间负债和资产总额）的总计很容易获得 。例如，可以从公共资产负债表信息中获得。
- 除了公共信息外，监管机构并不能全面观察金融网络，通常对不需要向其报告的金融机构只有有限的数据。通常，在他们确实获得的数据中，只报告了大量暴露。
在双边风险敞口和金融系统之间的相互联系方面，
8.1 A Bayesian Methodology for Systemic Risk Assessment in Financial Networks（1）相关推荐
- 8.1 A Bayesian Methodology for Systemic Risk Assessment in Financial Networks（4）
5.系统风险评估的应用 5.1 压力测试金融网络 我们现在使用我们的方法进行压力测试.我们假设除了L的行和.列和外,我们还观察到外部资产 a ( e ) ∈ [ 0 , ∞ ) n a^{(e)}\i ...
- 8.1 A Bayesian Methodology for Systemic Risk Assessment in Financial Networks（3）
4. 抽样 如何使用MCMC算法(更准确地说,吉布斯采样器)从负债矩阵的条件分布中采样,给定其行和列和 ( l , a ) (l,a) (l,a)和已知元素.然后,这些样本可以插入到感兴趣的函数中,以 ...
- 8.1 A Bayesian Methodology for Systemic Risk Assessment in Financial Networks（2）
2. 银行间负债网络 考虑由 n ∈ N , N = { 1 , . . . , n } n∈N,N=\{1,...,n\} n∈
- Kaggle：Home Credit Default Risk 特征工程构建及可视化（2）
博主在之前的博客 Kaggle:Home Credit Default Risk 数据探索及可视化(1) 中介绍了 Home Credit Default Risk 竞赛中一个优秀 kernel 关于 ...
- 软件流程和管理（三）：Risk Management
目录 1. 理解风险管理的基本原理 1.1 Risk vs Uncertainty 1.2 为什么要进行正式的风险管理 2. 理解风险管理流程 3. Risk Management Planning ...
- 20200324_W_Seismic risk assessment of complex transportation networks
摘记Seismic risk assessment of complex transportation networks [UMI] - 2014Stanford- Seismic risk asse ...
- 对频率论（Frequentist）方法和贝叶斯方法（Bayesian Methods）的一个总结
本文是对<IPython Interactive Computing and Visualization Cookbook>一书中第七章[Introduction to statistic ...
- 贝叶斯网的R实现（ Bayesian networks in R）bnlearn(2)
3.结构学习 上面我们采用一个预先设定的结构建立了一个关于marks的贝叶斯网.这种方式在某些情况下(比如存在先验的专家知识)是合适的.但是对大多数的贝叶斯网络,我们需要从数据中学习网络. 3.1贝叶 ...
- 贝叶斯网的R实现（ Bayesian networks in R）bnlearn(1)
1.bayesian networks的一些基本概念 贝叶斯网bayesian networks是一种有向无环图模型(DAG),可表示为G=(V,A).其中V是节点的集合,节点表示随机变量:A是弧(或 ...
最新文章
- python的with用法（参考）
- python自建包的根目录可以直接import的方法
- MySQL索引与Index Condition Pushdown（二）
- fpga在线升级 linux_仅5000行Verilog代码、可在FPGA上跑轻量级Linux系统的RISC-V内核
- linux下su和sudo的区别 (/libtool: arm-linux-gcc command not found )
- node.js 建立live-server
- 创建链表和遍历链表算法演示
- 如何修改默认浏览器_iPhone可以修改默认浏览器了
- C#窗体间的数据传值（转）
- 一图胜千言，8 张图理解 Java
- mysql操作符_MySql 中的=操作符
- Android开发人员的10大抱怨
- 维护个人品牌，放大自我价值
- 北大青鸟广州天河:最喜欢微软的10件事（二）
- android 7使用litepal,android数据库litepal使用记录
- 【Ubuntu】USB 摄像头测试工具
- 【将多个Excel合并成一个Excel】
- 用xbrowser登陆linux远程桌面,如何使用Xmanager及VNC登录远程桌面
- Telegram android版 源码分析（二） ——设置代理
- 怎样开发鸿蒙系统的输入法,2020华为开发者大会 讯飞输入法携手鸿蒙共创未来...