Semiparametric estimation of Value at Risk
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分类依据与纠错
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风险价值的半参数估计
- 研究问题
- 如何结合随时间变化的波动率与标准化收益分位数估计，预测投资组合的多期风险价值，并适应市场动态变化？
- 方法与思路
- 作者提出半参数波动率估计，以及参数和非参数标准化收益分位数估计，将其组合为可随时间调整的多期风险价值预测方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文从理论和实证研究统计效率，并通过模拟及经验比较支持所提出的时变半参数风险价值估计方法。
- 阅读关注点
- 应核对波动率与分位数如何组合、多期预测如何构造，以及自动适应市场变化的机制、比较基准与风险预测评价指标。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断效率结论的假设、预测期限及极端行情表现；摘要未提供具体误差、回测结果或适用边界。
原文摘要
Value at Risk (VaR) is a fundamental tool for managing market risks. It measures the worst loss to be expected of a portfolio over a given time horizon under normal market conditions at a given confidence level. Calculation of VaR frequently involves estimating the volatility of return processes and quantiles of standardized returns. In this paper, several semiparametric techniques are introduced to estimate the volatilities of the market prices of a portfolio. In addition, both parametric and nonparametric techniques are proposed to estimate the quantiles of standardized return processes. The newly proposed techniques also have the flexibility to adapt automatically to the changes in the dynamics of market prices over time. Their statistical efficiencies are studied both theoretically and empirically. The combination of newly proposed techniques for estimating volatility and standardized quantiles yields several new techniques for forecasting multiple period VaR. The performance of the newly proposed VaR estimators is evaluated and compared with some of existing methods. Our simulation results and empirical studies endorse the newly proposed time-dependent semiparametric approach for estimating VaR. Copyright Royal Economic Society, 2003