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Expected Shortfall LASSO

Sander Barendse首次提交 2023-07-03 · 修订 2024-01-24 · v2arXiv预印本

预期短缺的LASSO估计AI 解读

We propose an $\ell_1$ -penalized estimator for high-dimensional models of Expected Shortfall (ES). The estimator is obtained as the solution to a least-squares problem for an auxiliary dependent variable, which is defined as a transformation of the dependent variable and a pre-estimated tail quantile. Leveraging a sparsity condition, we derive a nonasymptotic bound on the prediction and estimator errors of the ES estimator, accounting for the estimation error in the…We propose an $\ell_1$-penalized estimator for high-dimensional models of Expected Shortfall (ES). The estimator is obtained as the solution to a least-squares problem for an auxiliary dependent variable, which is defined as a transformation of the dependent variable and a pre-estimated tail quantile. Leveraging a sparsity condition, we derive a nonasymptotic bound on the prediction and estimator errors of the ES estimator, accounting for the estimation error in the…

金融 · 尾部与系统性风险正则化与变量选择时间序列

关联记录被引 1 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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