Distribution of probabilities of Financial Risk Meter (FRM)
Creators: name: Song, Ranqing
Publisher: name: Humboldt-Universität zu Berlin
Year: 2021
Subjects: subject: Systemrisiko
subject: Financial Risk Meter (FRM)
subject: Quantilregression
subject: Lasso-Regularisierung
subject: Bestrafungsparameter
subject: Rezessionsprognose
subject: Finanzkrise 2007
subject: COVID-19-Pandemie
subject: systemic risk
subject: Quantile Regression
subject: Lasso regularization
subject: penalization parameters
subject: recession prediction
subject: financial crisis of 2007
subject: COVID-19 pandemic
subject: 310 Sammlungen allgemeiner Statistiken

description: In diesem Artikel wird ein systemischer Risikoindikator, das Financial Risk Meter (FRM), untersucht, der auf der Grundlage der Quantil-Lasso-Regression berechnet wird. Der Standard FRM Index ist der Durchschnitt der täglichen Bestrafungsparameter für alle ausgewählten Finanzinstitute. Dieses Papier erweitert das Standard FRM auf zahlreiche neuartige FRM Kandidaten, die das Systemrisiko erfassen und die bevorstehende Rezession vorhersagen könnten. FRM Kandidaten werden mithilfe von Quantilen von Bestrafungsparametern definiert, die aus der Verteilung der Renditen von Finanzinstituten abgeleitet werden. Das Comovement von FRM Kandidaten und häufig verwendeten systemischen Risikomaßnahmen wird mit dem Korrelationskoeffizienten, der Kolmogorov-Smirnov-Teststatistik und dem Granger-Kausaltest überprüft. Darüber hinaus können FRM-Kandidaten die Wahrscheinlichkeit wirtschaftlicher Rezessionen durch Anwendung binärer Regressionsmodelle vorhersagen. Empirische Experimente werden in zwei Zeiträumen durchgeführt, nämlich der Finanzkrise von 2007 und der COVID-19-Pandemie an zwei großen Finanzmärkten, den amerikanischen und europäischen Aktienmärkten. Die Ergebnisse zeigen, dass FRM-Kandidaten geeignete systemische Risikomaßnahmen und Rezessionsprädiktoren sind, da sie die Zunahme der allgemeinen Notlage und des Marktabschwungs erfassen und sich ähnlich und sogar besser bewegen können als die gängigen systemischen Risikomaßnahmen sowohl für die amerikanischen als auch für die europäischen Aktienmärkte. Darüber hinaus liegen die von FRM Kandidaten geschätzten Rezessionswahrscheinlichkeiten nahe an den tatsächlichen Rezessionsindikatoren. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass FRM-Kandidaten hinsichtlich Machbarkeit und Robustheit als systemische Risikoindikatoren angesehen werden können.
description: This paper studies a systemic risk indicator, Financial Risk Meter (FRM), which is calculated based on quantile Lasso regression. The standard FRM index is the average of daily penalization parameters for all selected financial institutions. This paper extends the standard FRM to numerous novel FRM candidates that could capture systemic risk and predict the upcoming recession. FRM candidates are defined by using quantiles of penalization parameters derived from the distribution of financial institutions’ returns. The co-movement of FRM candidates and commonly used systemic risk measures are checked with the correlation coefficient, the Kolmogorov-Smirnov test statistic and the Granger causality test. Furthermore, FRM candidates are able to predict the probability of economic recessions by applying binary regression models. Empirical experiments are implemented during two periods, namely the financial crisis of 2007 and the COVID-19 pandemic, in two major financial markets, the Americas and Europe stock markets. The results prove that FRM candidates are suitable systemic risk measures and recession predictors, since they can capture the increase of overall distress and market downturn, move similarly and even better than popular systemic risk measures for both Americas and Europe stock markets. Additionally, the recession probabilities estimated from FRM candidates are close to the actual recession indicators. In conclusion, FRM candidates can be regarded as systemic risk indicators in terms of feasibility and robustness.