Прогнозування динамічних VaR і CVaR на основі квінтильної регресії з використанням металог розподілу

The paper proposes a new method of dynamic VaR and CVaR (ES) risk measures forecasting. Quantile linear GARCH model is chosen as the main forecasting model for time series quantiles. To build a forecast, the values of quantiles are approximated by the metalog distribution, which makes it possible to...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2021
Hauptverfasser: Zrazhevsky, Grigoriy, Zrazhevska, Vira
Format: Artikel
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2021
Schlagworte:
Online Zugang:http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/236942
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:System research and information technologies

Institution

System research and information technologies