Dynamic semiparametric models for expected shortfall (and Value-at-Risk)
预期短缺与风险价值的动态半参数模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究预期短缺与风险价值的动态建模及预测，核心对象属于金融尾部风险度量。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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预期短缺与风险价值的动态半参数模型
- 研究问题
- 如何联合刻画资产收益的预期短缺与风险价值，处理预期短缺的可诱导性问题，并形成可估计、可推断的动态风险预测模型？
- 方法与思路
- 作者利用统计决策理论联合建模预期短缺与风险价值，提出动态半参数模型及估计推断方法，并通过模拟和股指日收益应用评估表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提方法具有良好的有限样本表现，在四个国际股指的应用中，相关风险预测优于所比较的 GARCH 和滚动窗口模型。
- 阅读关注点
- 应核对联合损失函数、动态模型设定及估计推断条件，重点查看预测评价指标、样本划分与基准模型配置是否支持摘要中的比较。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要，无法判断预测优势的幅度、稳健性及适用市场；摘要未说明具体模型条件，也不能据此推断其他版本变化。
原文摘要
Expected Shortfall (ES) is the average return on a risky asset conditional on the return being below some quantile of its distribution, namely its Value-at-Risk (VaR). The Basel III Accord, which will be implemented in the years leading up to 2019, places new attention on ES, but unlike VaR, there is little existing work on modeling ES. We use recent results from statistical decision theory to overcome the problem of “elicitability” for ES by jointly modeling ES and VaR, and propose new dynamic models for these risk measures. We provide estimation and inference methods for the proposed models, and confirm via simulation studies that the methods have good finite-sample properties. We apply these models to daily returns on four international equity indices, and find the proposed new ES–VaR models outperform forecasts based on GARCH or rolling window models.