English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Zendy Plus

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Insights

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Zendy Tools

Zendy Open

International audienceThe recent experience from the global financial crisis has raised serious questions about the accuracy of standard risk measures as a tool to quantify extreme downward risks. These standard risk measures, such as the var, emerge over the last decades as the industry standard for risk management and asset allocation (Basak and Shapiro [2001] ; Montfort [2008]). We estimate the riskiness of risk models and we evaluate its impact on optimal portfolios at various time horizons. Based on a long sample of u.s. data, we find an inverse U-shape relation between var model errors and the horizon that impacts the optimal asset allocation of the representative agent.Les récents épisodes de turbulence financière sont venus remettre en cause la précision des mesures classiques de risque pour évaluer les risques extrêmes. Ces mesures de risques, telles que la var, sont devenues incontournables dans la gestion des risques et l'allocation d'actifs (Basak et Shapiro [2001] ; Monfort [2008]). Nous estimons le risque de modèle des mesures de risque et nous évaluons son impact sur l'allocation d'actifs optimale à différents horizons. Nos résultats montrent, sur des données longues américaines, une relation en U inversé entre notre mesure du risque de modèle sur les var historiques et l'horizon de l'agent représentatif, qui impacte sensiblement son allocation optimale

Une évaluation économique du risque de modèle pour les investisseurs de long terme