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Bayesian Time-Varying Quantile Forecasting for Value-at-Risk in Financial Markets

Richard H. Gerlach · Cathy W. S. Chen · Nancy Y. C. Chan刊期 2011-10 · 卷 29（4）Journal of Business & Economic Statistics已编入正刊

用于金融市场风险价值预测的贝叶斯时变分位数模型AI 解读

Recently, advances in time-varying quantile modeling have proven effective in financial Value-at-Risk forecasting. Some well-known dynamic conditional autoregressive quantile models are generalized to a fully nonlinear family. The Bayesian solution to the general quantile regression problem, via the Skewed-Laplace distribution, is adapted and designed for parameter estimation in this model family via an adaptive Markov chain Monte Carlo sampling scheme. A simulation study…

金融 · 尾部与系统性风险结构变化与时变参数分位数与分布
被引 125 次 ↗OpenAlex · 核验
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