Assessing network risk with FRM: links with pricing kernel volatility and application to cryptocurrencies
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F24%3A10507672" target="_blank" >RIV/00216208:11320/24:10507672 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=G_jBfMWeOm" target="_blank" >https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=G_jBfMWeOm</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1080/14697688.2024.2370311" target="_blank" >10.1080/14697688.2024.2370311</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Assessing network risk with FRM: links with pricing kernel volatility and application to cryptocurrencies
Popis výsledku v původním jazyce
The Financial Risk Meter (FRM) employs Quantile-LASSO regression to identify systemic financial risk and dependencies among tail events across financial assets. This paper establishes, both theoretically and empirically, a meaningful economic relationship between the FRM index, derived from the penalization parameter in quantile LASSO regression, and the volatility of assets' pricing kernels, the attainable maximal Sharpe ratio, and market volatility. Despite the rapid growth of the crypto market and its increasing integration with traditional financial markets, there remains a dearth of risk measures in this space. $ FRM@Crypto $ FRM@Crypto exhibits robust predictive capabilities in anticipating future market risk, potentially filling a critical void in this market.
Název v anglickém jazyce
Assessing network risk with FRM: links with pricing kernel volatility and application to cryptocurrencies
Popis výsledku anglicky
The Financial Risk Meter (FRM) employs Quantile-LASSO regression to identify systemic financial risk and dependencies among tail events across financial assets. This paper establishes, both theoretically and empirically, a meaningful economic relationship between the FRM index, derived from the penalization parameter in quantile LASSO regression, and the volatility of assets' pricing kernels, the attainable maximal Sharpe ratio, and market volatility. Despite the rapid growth of the crypto market and its increasing integration with traditional financial markets, there remains a dearth of risk measures in this space. $ FRM@Crypto $ FRM@Crypto exhibits robust predictive capabilities in anticipating future market risk, potentially filling a critical void in this market.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
50201 - Economic Theory
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GX19-28231X" target="_blank" >GX19-28231X: Dynamické modely pro digitální finance</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2024
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Quantitative Finance
ISSN
1469-7688
e-ISSN
1469-7696
Svazek periodika
24
Číslo periodika v rámci svazku
7
Stát vydavatele periodika
GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska
Počet stran výsledku
18
Strana od-do
975-992
Kód UT WoS článku
001271375800001
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85198860242