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...
Gespeichert in:
| Datum: | 2021 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| 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 technologiesSchreiben Sie den ersten Kommentar!