Modelling Systemic Risk using Neural Network Quantile Regression
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Wir entwickeln einen neuen Ansatz zur Schätzung vom Conditional Value-at-Risk (CoVaR) von Finanzinstituten. Unsere Methode basiert auf Neural Network Quantilregression. Aufbauend auf den Ergebnissen der Schätzung modellieren wir Risiko-Spillover-Effekte zwischen Banken, indem wir marginale Effekte der Quantilregression berechnen. Wir erhalten ein zeitlich veränderliches Risikonetzwerk, dargestellt durch eine Adjazenzmatrix. Daraufhin schlagen wir drei systemische Risikomaße vor. Der Systemic Fragility Index und der Systemic Hazard Index identifizieren die anfälligsten und die gefährlichsten Firmen im Finanzsystem. Als drittes Maß schlagen wir den Systemic Network Risk Index vor, welcher das allgemeine systemische Risiko im Finanzsystem misst. Wir wenden unsere Methode auf die global systemrelevanten Banken aus den Vereinigten Staaten an. Unsere Resultate bestätigen bestehende Studien. Wir fanden heraus, dass das systemische Risiko während des Höhepunkts der Finanzkrise 2008 stark anstieg und nochmal in 2011 und 2015 nach einer kurzen Phase der Beruhigung. We propose a novel approach to estimate the conditional value at risk (CoVaR) of financial
institutions. Our approach is based on neural network quantile regression. Building on
the estimation results we model systemic risk spillover effects across banks by considering
the marginal effects of the quantile regression procedure. We obtain a time-varying risk
network represented by an adjacency matrix. We then propose three measures for systemic
risk. The Systemic Fragility Index and the Systemic Hazard Index are measures to identify
the most vulnerable and most critical firms in the financial system, respectively. As a third
risk measure we propose the Systemic Network Risk Index which represents the overall
level of systemic risk. We apply our methodology to the global systemically relevant banks
from the United States in a time period from 2007 until 2018. Our results are similar to
previous studies about systemic risk. We find that systemic risk increased sharply during
the height of the financial crisis in 2008 and again after a short period of easing in 2011
and 2015.
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