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

• 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: VaR; CVaR; Expected Shortfall; динамічні міри ризику; прогноз; квантильна модель LGARCH; розподіл металог
• Онлайн доступ: http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/236942
• Назва журналу: System research and information technologies

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...