Should Bank Stress Tests Be Fair?

要約

規制当局のストレステストは、米国の最大手銀行における資本要件を設定するための主要なツールの1つとなっています。連邦準備制度理事会は、共有のストレスシナリオにおいて、銀行固有のポートフォリオの銀行固有の結果を評価するために機密モデルを使用しています。金融機関によってかなり異質であるにもかかわらず、政策上、すべての銀行に対して同じモデルが使用される。この議論に触発され、我々は、個々に調整されたモデルを共通のモデルに集約することは、どのようにすれば公平なのだろうか？私たちは、銀行間のデータを単純にプールすることは、銀行を平等に扱うことになるが、2つの欠陥があることを主張する：正当なポートフォリオの特徴の影響を歪める可能性があり、銀行のアイデンティティを推論するために正当な情報を暗黙的に誤誘導する脆弱性がある。予測精度と均等待遇の両方を考慮し、これらの欠点に対処するための様々な回帰の公平性の概念を比較する。線形モデルの設定において、銀行間の差異を単に無視するよりも、中心銀行固定効果を推定し、その後破棄することが望ましいと主張します。その結果、全体的な影響が大きくなることを示す証拠を提示する。また、非線形モデルへの拡張についても議論する。

要約(オリジナル)

Regulatory stress tests have become one of the main tools for setting capital requirements at the largest U.S. banks. The Federal Reserve uses confidential models to evaluate bank-specific outcomes for bank-specific portfolios in shared stress scenarios. As a matter of policy, the same models are used for all banks, despite considerable heterogeneity across institutions; individual banks have contended that some models are not suited to their businesses. Motivated by this debate, we ask, what is a fair aggregation of individually tailored models into a common model? We argue that simply pooling data across banks treats banks equally but is subject to two deficiencies: it may distort the impact of legitimate portfolio features, and it is vulnerable to implicit misdirection of legitimate information to infer bank identity. We compare various notions of regression fairness to address these deficiencies, considering both forecast accuracy and equal treatment. In the setting of linear models, we argue for estimating and then discarding centered bank fixed effects as preferable to simply ignoring differences across banks. We present evidence that the overall impact can be material. We also discuss extensions to nonlinear models.

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