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经济复杂性指数 (ECI) 和产出波动
在本研究中，我们探讨了更复杂的经济体是否能更好地抵御外部冲击。我们引入了一项相对较新的出口商品生产能力指数，即由 Hausmann 等人 (2014) 开发的经济复杂性指数 (ECI)，为产出波动决定因素的实证文献做出了贡献。ECI 通过解释人口积累的知识来衡量各国的生产能力，这些知识基于各国生产和出口的商品以及出口到哪些国家。因此，该指标不仅反映了多样化，还反映了产品中嵌入的技术。通过对 1984 年至 2016 年国家横截面的面板数据分析，我们发现 ECI 对高收入国家和低收入国家产出波动的影响存在差异。对于高收入国家，ECI 的增加会在短期至中期（3 年内）内降低产出波动，而我们观察到低收入国家的产出波动缓和延迟时间更长。研究结果表明，低收入国家的出口商品多样化和复杂程度较低，这使它们容易受到外部冲击，并降低了它们快速适应冲击的能力。此外，按地区分类显示，亚洲的经济复杂性在降低产出波动性方面比非洲更有效。这两个地区之间的差异可能是由于非洲的初级生产和出口产品相对同质，没有差异，而且受世界市场波动的影响。
股市波动的动态
MIT ACSC，Alandi，浦那，印度摘要：股市的波动性是对金融市场健康和经济情绪的广泛报道。 波动率是股票价格转移的统计指标，其特征是包括投资者情绪，宏观经济变量，地缘政治事件以及公司行动在内的大量因素。 股票市场波动对金融家，政策制定者和货币经理来说是感兴趣的，因为它对投资，风险评估和经济预测具有直接影响。 本文涵盖了通过标准偏差，β系数和波动率指标等参数来测量波动率的起源，以及金融部门波动率的影响。 它还涵盖了市场上的过去趋势，包括重大金融危机及其对投资者情绪和市场领导力的影响。 该研究还解释了其他风险管理工具，例如多元化，对冲和算法交易，这些工具包含市场波动的负面影响。 从证据和理论中得出结论，该研究希望阐明预测模型，这些模型将促使政策制定者和投资者在面对不确定性时做出明智的选择。 关键字：股票市场，波动性，风险管理，市场趋势，经济因素，投资者行为MIT ACSC，Alandi，浦那，印度摘要：股市的波动性是对金融市场健康和经济情绪的广泛报道。波动率是股票价格转移的统计指标，其特征是包括投资者情绪，宏观经济变量，地缘政治事件以及公司行动在内的大量因素。股票市场波动对金融家，政策制定者和货币经理来说是感兴趣的，因为它对投资，风险评估和经济预测具有直接影响。本文涵盖了通过标准偏差，β系数和波动率指标等参数来测量波动率的起源，以及金融部门波动率的影响。它还涵盖了市场上的过去趋势，包括重大金融危机及其对投资者情绪和市场领导力的影响。该研究还解释了其他风险管理工具，例如多元化，对冲和算法交易，这些工具包含市场波动的负面影响。从证据和理论中得出结论，该研究希望阐明预测模型，这些模型将促使政策制定者和投资者在面对不确定性时做出明智的选择。关键字：股票市场，波动性，风险管理，市场趋势，经济因素，投资者行为
风险管理策略：在复杂的金融市场环境中应对波动 - 概念视角
增强抵御经济冲击的韧性是最重要的优势之一。金融机构在动态环境中运营，其特点是周期性的经济变化、意外危机和系统性风险。先进的风险管理工具，如机器学习 (ML) 算法和预测分析，使机构能够有效地预测和减轻这些冲击。通过分析历史和实时数据，这些工具提供了预警系统并支持动态压力测试，使机构能够在漏洞升级为危机之前识别它们 [27]。例如，在 COVID-19 大流行期间，采用先进风险框架的机构能够主动调整投资组合和管理流动性，在前所未有的市场混乱中减少损失并保留资本 [28]。
Dunkelflaute：推动欧洲天然气需求波动
1 该术语的字面意思是“黑暗平静”或“黑暗沉寂”，反映出太阳能发电缺乏阳光，风力发电缺乏风能。 2 这些事件的影响是至少在其他形式的灵活性大规模发展之前，天然气需求的波动性会上升。事实上，燃气电厂并不是间歇性可再生能源的唯一备用形式，但它是主要的形式，其他形式的灵活性提供了广泛的备用选项，例如电池（备用几个小时）、需求侧响应（目前相当有限）甚至水力发电（灵活性可能与天然气相似，前提是有足够的容量和水力发电水平）。正在部署额外的灵活性来支持不断增长的可再生能源容量，这有朝一日将限制燃气电厂的使用以备用间歇性，尽管这一时间框架和程度尚不确定，这是一个有争议的问题，并且仍然取决于未来支持部署的政策。 3 除非另有说明，我们将欧洲定义为欧盟 27 国加上英国。
董事会如何应对可持续性和地缘政治动荡等挑战
我们还要感谢海德思哲的各位同事，包括新加坡办事处合伙人兼东南亚首席执行官及董事会业务联席主管 Hnn-Hui Hii；新加坡办事处负责人兼医疗和生命科学业务成员 Louise Huang；新加坡办事处主管合伙人兼东南亚首席执行官及董事会业务联席主管 Jiat-Hui Wu；圣保罗办事处合伙人兼工业和能源业务成员 Marcos Macedo；阿姆斯特丹办事处主管合伙人兼荷兰金融服务和财务官业务经理 Imke Lampe；约翰内斯堡办事处合伙人兼首席执行官及董事会业务成员 Veronique Parkin；以及副总裁兼全球编辑总监 Josselyn Simpson。
AB托管波动股票基金（...
投资者在证券交易所购买MVE班级单位的单位价格是在证券交易所出售的单位的价格。负责的实体已聘请独立代理来计算MVE类的指示性净资产值，该资产值称为“ INAV”。INAV通常每天计算MVE类单位在证券交易所进行交易，并将在整个交易日在Alliancebernstein.com.au上发布在MVE班的网站上。INAV将根据在交易日具有实时市场价格的投资组合证券进行更新。INAV仅作为指南出版，并且不能保证将连续发布INAV，否则它将是最新的或没有错误。在法律允许的范围内，我们和我们的任命代理人均不对依赖INAV的任何人负责。MVE类单位在证券交易所上交易的价格可能不会反映每单位净资产价值或INAV的净资产价值。有关更多详细信息，请参见第5节中的“证券交换流动性风险”。
2024 年第四季度展望 - 美国经济放缓之际需做好应对波动的准备
股票 货币 1 个月 3 个月 年初至今-30 年 9 月 23 财年 22 财年 21 财年 20 财年 MSCI AC 世界指数 美元 2.2% 6.2% 17.2% 20.1% -19.8% 16.8% 14.3% 标普 500 指数 美元 2.0% 5.5% 20.8% 24.2% -19.4% 26.9% 16.3% 纳斯达克综合指数 美元 2.7% 2.6% 21.2% 43.4% -33.1% 21.4% 43.6% 斯托克 600 欧洲指数 欧元 -0.4% 2.2% 9.2% 12.7% -12.9% 22.2% -4.0% 日本东证指数 日元 -2.5% -5.8% 11.8% 25.1% -5.1% 10.4% 4.8% MSCI 亚太指数 美元 4.6% 8.0% 15.1% 8.8% -19.4% -3.4% 17.1% MSCI 亚太指数（日本除外） 美元 7.5% 9.5% 17.4% 4.6% -19.7% -4.9% 19.8% 恒生指数 港元 17.5% 19.3% 24.0% -13.8% -15.5% -14.1% -3.4% 彭博东盟指数 美元 5.2% 17.3% 15.2% 0.2% -2.9% 0.2% -9.2% 海峡时报指数 新加坡元 4.1% 7.6% 10.6% -0.3% 4.1% 9.8% -11.8% 富时马来西亚吉隆坡综合指数 马来西亚林吉特 -1.8% 3.7% 13.4% -2.7% -4.6% -3.7% 2.4% 泰铢 6.6% 11.4% 2.3% -15.2% 0.7% 14.4% -8.3% 雅加达综合指数 IDR -1.9% 6.6% 3.5% 6.2% 4.1% 10.1% -5.1% MSCI 新兴市场 美元 6.4% 7.8% 14.4% 7.0% -22.4% -4.6% 15.8% 固定收益全球综合债券 美元1.7% 7.0% 3.6% 5.7% -16.2% -4.7% 9.2% JPM亚洲信贷指数 美元 1.4% 4.6% 7.6% 9.9% -13.0% -0.2% 5.9% 亚洲美元指数 美元 1.3% 4.2% 0.9% -1.5% -6.9% -1.1% 4.4% 马来西亚公司债券指数 美元 1.4% 4.0% 6.7% 13.0% -12.1% 1.2% 6.3% 商品 布伦特原油 美元 -8.9% -16.9% -6.8% -10.3% 10.5% 50.2% -21.5% 黄金 美元 5.2% 13.2% 27.7% 13.1% -0.3% -3.6% 25.1% 铜 美元 8.1% 3.2% 15.5% 4.0% -12.1% 22.2% 22.6% 数据来源：彭博、联昌国际投资总监办公室 截至 2024 年 9 月 30 日
使用变异自动编码器生成波动率表面
这项研究对在指数股票市场的背景下对变量自动编码器（VAE）的利用进行了深入探索，这是期权定价的关键方面。此外，我们的研究还研究了有关现货价格爆发的神经网络作品的预测能力，并具有专门的现场模型，以预测基于现货动态的波动性表面的变化。通过VAE的全面数据处理和结构化，我们创建了一个模型，该模型能够从仅10点信息点生成准确且几乎无套的无动力表面。该模型也证明了在生成以前看不见的基本资产的波动表面方面的促进效率。将现货价格变化作为条件变量，我们成功地创建了一个强大的风险管理工具，能够预测各种未来情况的波动表面。
结合公司级气候灵敏度与气候波动式附加组合
致谢：基于斯科特（Scott）与CGFI的隶属关系，与英国绿化金融与投资中心（CGFI）密切合作，这份Z-strisk Engine研究论文成为可能，该论文成为了CGFI的隶属关系，该研究人员是研究气候因素整合到最新的信用信用风险评估中的副研究研究员。本文不一定代表CGFI或CGFI联盟的观点。我们要感谢牛津大学牛津可持续金融集团过渡金融研究负责人Gireesh Shrimali博士直接支持这项合作，尤其是他对本文的整体指导，特别是通过审查研究计划，研究设计和论文草案。我们还要感谢CGFI的同事同事；特别是，克里斯·科马克（Chris Cormack）博士和戴维·威尔金森（David Wilkinson）博士在彻底而有见地的审查过程中，他们的有益评论和反馈（帮助我们平衡了学术上的严谨与实际见解）。最后，我们要感谢2024年3月6日内部CGFI研讨会上的所有参与者，在那里我们发表了论文，以获取他们的有益评论。欢迎所有其他评论 - 任何错误或遗漏仍然是作者的责任。我们的所有信用风险建模以及信用/气候研究论文和出版物都可以在我们的网站上找到：www.z-riskengine.com。