We investigate banks’ benefits and costs of having access to LOLR. Integrating
novel data sets we estimate the borrowing capacities of euro area banks at the ECB…
https://www.ecb.europa.eu//pub/pdf/scpwps/ecb.wp2738~360809d60b.en.pdf
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https://www.ecb.europa.eu//pub/pdf/scpwps/ecb.wp2738~360809d60b.en.pdf
Today, the European Insurance and Occupational Pensions Authority (EIOPA) published technical information on the relevant risk-free interest rate term structures (RFR) with reference to the end of September 2022…
L’EBA ha pubblicato il proprio programma di lavoro annuale per il 2023, descrivendo le principali aree strategiche individuate dell’Autorità per il prossimo anno, nonché le attività e i compiti correlati…
https://www.dirittobancario.it/art/eba-pubblicato-il-programma-di-lavoro-2023/
a cura di Gianni Pola e Antonello Avino
Gli indici utilizzati sono:
Le volatilità riportate sono storiche e calcolate sugli ultimi 30 trading days disponibili. Per ogni asset-class dunque sono prima calcolati i rendimenti logaritmici dei prezzi degli indici di riferimento, successivamente si procede col calcolo della deviazione standard dei rendimenti, ed infine si procede a moltiplicare la deviazione standard per il fattore di annualizzazione.
Per il calcolo della distanza di Mahalnobis si procede dapprima con la stima della matrice di covarianza tra le asset-class. Si considera l’approccio delle finestre mobili. Come con la volatilità, si procede prima con il calcolo dei rendimenti logaritmici e poi con la stima storica della matrice di covarianza, come riportato di seguito.
Supponendo una finestra mobile di T periodi, viene calcolato il valore medio e la matrice varianza covarianza al tempo t come segue:
La distanza di Mahalanobis è definita formalmente come:
Le parametrizzazioni che sono state scelte sono:
Le statistiche percentili sono state calcolate a partire dalla distribuzione dell’indicatore di Mahalanobis dal Dicembre 1997 al Dicembre 2019 su rilevazioni mensili.
Ulteriori dettagli sono riportati in questo articolo.
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L’iniziativa di Finriskalert.it “Il termometro dei mercati finanziari” vuole presentare un indicatore settimanale sul grado di turbolenza/tensione dei mercati finanziari, con particolare attenzione all’Italia.
Significato degli indicatori
I colori sono assegnati in un’ottica VaR: se il valore riportato è superiore (inferiore) al quantile al 15%, il colore utilizzato è l’arancione. Se il valore riportato è superiore (inferiore) al quantile al 5% il colore utilizzato è il rosso. La banda (verso l’alto o verso il basso) viene selezionata, a seconda dell’indicatore, nella direzione dell’instabilità del mercato. I quantili vengono ricostruiti prendendo la serie storica di un anno di osservazioni: ad esempio, un valore in una casella rossa significa che appartiene al 5% dei valori meno positivi riscontrati nell’ultimo anno. Per le prime tre voci della sezione “Politica Monetaria”, le bande per definire il colore sono simmetriche (valori in positivo e in negativo). I dati riportati provengono dal database Thomson Reuters. Infine, la tendenza mostra la dinamica in atto e viene rappresentata dalle frecce: ↑,↓, ↔ indicano rispettivamente miglioramento, peggioramento, stabilità rispetto alla rilevazione precedente.
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Il quadro disciplinare europeo in materia di assetti proprietari in campo finanziario…
The three European Supervisory Authorities (EBA, EIOPA and ESMA – ESAs) have today delivered to the European Commission (EC) their Final Report with draft Regulatory Technical Standards (RTS) regarding…
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What if Jerome Powell wins the inflation fight? In the wake of the Federal Reserve’s big rate hike this week, some commentators are comparing the Fed chairman with one of his predecessors: Paul Volcker. The Fed’s leader under Jimmy Carter and Ronald Reagan introduced aggressive monetary tightening in the early 1980s, which thrust the U.S. into a recession but rammed inflation down to consistently low levels…