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...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2021
Автори: Zrazhevsky, Grigoriy, Zrazhevska, Vira
Формат: Стаття
Мова:Англійська
Опубліковано: The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2021
Теми:
Онлайн доступ:http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/236942
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:System research and information technologies

Репозитарії

System research and information technologies

Схожі ресурси