というNBER論文が上がっている（ungated版）。原題は「Designing Stress Scenarios」で、著者はNYUのCecilia ParlatoreとThomas Philippon。
以下はその要旨。
We develop a tractable framework to study the optimal design of stress scenarios. A principal wants to manage the unknown risk exposures of a set of agents. She asks the agents to report their losses under hypothetical scenarios before mandating actions to mitigate the exposures. We show how to apply a Kalman filter to solve the learning problem and we characterize the scenario design as a function of the risk environment, the principal’s preferences, and the available remedial actions. We apply our results to banking stress tests. We show how the principal learns from estimated losses under different scenarios and across different banks. Optimal capital requirements are set to cover losses under an adverse scenario while targeted interventions depend on the covariance between residual exposure uncertainty and physical risks.
（拙訳）
我々はストレスシナリオの最適設計を研究する解析可能な枠組みを構築した。プリンシパル*1はエージェントの集合の未知のリスクエクスポージャーを管理したいと考えている。プリンシパルはエージェントにエクスポージャーを減らす行動を指示する前に、仮想的なシナリオの下での損失を報告するように要求する。我々は学習問題を解くためにカルマンフィルタを適用する方法を示し、シナリオ設計をリスク環境、プリンシパルの嗜好、および利用可能な是正措置の関数として特徴付ける。我々はこの結果を銀行のストレステストに適用する。プリンシパルが様々なシナリオおよび銀行の推定損失からどのように学習するかを我々は示す。最適な必要資本は不利なシナリオ下での損失をカバーするように設定される一方、目標を定めた措置*2は残差エクスポージャー不確実性と物理的リスクの共分散で決まる。
*1:ungated版の本文によると、規制当局者（その場合エージェントは各金融機関）や内部ストレステストを実施する銀行のリスク管理者（その場合エージェントは銀行内の各トレーダー）が考えられるが、この論文では専ら前者を想定しているとの由。
*2:本文では「Targeted interventions include capital and collateral requirements against specific types of loans or specific borrowers (e.g., LTV ratios in commercial real estate), as well as assets sales and divestitures.（目標を定めた措置とは、特定の種類の融資もしくは特定の借り手に対する資本もしくは担保の要求（例：商業不動産のLTV比率）や、資産売却や子会社売却などである）」と説明されている。
