Term structure of risk under alternative econometric specifications
不同计量设定下风险的期限结构AI 解读 ↓
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不同计量设定下风险的期限结构
- 研究问题
- 不同计量模型如何改变风险价值与预期损失随持有期限的变化，风险预测表现是否因资产类别、期限及尾部概率而异？
- 方法与思路
- 作者分别推导多变量状态转换、两类 GARCH 及非参数自助方法的风险度量，并用股票、债券和现金组合进行样本外预测比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称风险期限结构随模型设定显著变化，最佳模型依资产和期限而定；总体比较中，自助法和状态转换分别在百分之五与百分之一 VaR 上较好。
- 阅读关注点
- 核对多期风险度量的推导、组合和预测期限设置、VaR 与预期损失的评价标准，以及总体表现与资产及期限特定结果的区别。
- 阅读边界
- 依据所给作者／机构库版本摘要，不能推断刊本变化；摘要未说明样本、评价统计量或数值差异，其模型比较不能作为普遍优越性结论。
原文摘要
This paper characterizes the term structure of risk measures such as value at risk (VaR) and expected shortfall under different econometric approaches including multivariate regime switching, GARCH-in-mean models with Student-t errors, two-component GARCH models and a nonparametric bootstrap. We show how to derive the risk measures for each of these models and document large variations in term structures across econometric specifications. An out-of-sample forecasting experiment applied to stock, bond and cash portfolios suggests that the best model is asset- and horizon specific but that the bootstrap and regime switching model are best overall for VaR levels of 5% and 1%, respectively. © 2005 Elsevier B.V. All rights reserved.