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Journal Article

Systemic Tail Risk Distribution

Alexis Bienvenüe and Christian Y. Robert
Annals of Economics and Statistics
No. 123/124, SPECIAL ISSUE ON RECENT DEVELOPMENTS IN FINANCIAL ECONOMETRICS (December 2016), pp. 29-52
Published by: GENES on behalf of ADRES
DOI: 10.15609/annaeconstat2009.123-124.0029
Stable URL: http://www.jstor.org/stable/10.15609/annaeconstat2009.123-124.0029
Page Count: 24
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Systemic Tail Risk Distribution
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Abstract

We introduce the systemic tail risk distribution of a financial market to characterize the asset return linkages during financial crisis. This distribution provides the probabilities that several assets of a market lose a large part of their nominal value given that the price of at least one of them collapses. It introduces a new way of assessing the stability of a financial market during potential systemic risk events. We propose a new type of multivariate extreme value distribution for high-dimensional vectors to model the extremal dependence between asset prices, and we use efficient likelihood inference methods to estimate the parameters of the systemic tail risk distribution. Our real data show that the empirical static systemic tail risk distribution is U-shaped, while the empirical conditional distribution is L-shaped. JEL: C58, E44, G17, G21 / KEY WORDS: Systemic Risk, Financial Crises, Heavy Tails, Multivariate Extreme Value Theory RÉSUMÉ. Nous définissons la distribution du risque systémique de queue pour un marché financier afin de décrire le degré de dépendance des rentabilités des actifs pendant des périodes de crises financières. Cette distribution caractérise les probabilités que plusieurs actifs du marché voient leur valeur s'effondrer sachant que la valeur d'au moins un actif chute fortement. Elle fournit une nouvelle façon de comprendre la stabilité d'un marché financier pendant des évènements ayant un potentiel de risque systémique. Nous proposons une nouvelle distribution multivariée pour les extrěmes en grande dimension pour modéliser la dépendance extrěmale entre les actifs, et nous utilisons des méthodes d'estimation efficace par maximum de vraisemblance pour estimer les paramètres de la distribution du risque systémique de queue. Les données financières sur lesquelles nous travaillons montrent que la distribution empirique du risque systémique de queue a une forme en U, alors que la distribution empirique du risque systémique de queue conditionnelle au passé des prix a une forme en L.

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