None of the previous Extreme Value

None of the previous Extreme Value Theory-based methods for quantile estimation yield VaR estimates that reflect the current volatility background. These methods are called Unconditional Extreme Value Theory methods. Given the conditional heteroscedasticity characteristic of most financial data, McNeil and Frey (2000) proposed a new methodology to estimate the VaR that combines the Extreme Value Theory with volatility models, known as the Conditional Extreme Value Theory. These authors proposed GARCH models to estimate the current volatility and Extreme Value Theory to estimate the distributions tails of the GARCH model shocks.If the financial returns are a strictly stationary time series and ɛ follows a Generalised Pareto Distribution, denoted by G k,σ (ɛ ), the conditional α quantile of the returns can be estimated as

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ไม่มีวิธีตามทฤษฎีค่ามากที่ก่อนหน้านี้การ quantile ประเมินผลผลิตประเมิน VaR ที่สะท้อนให้เห็นถึงเบื้องหลังความผันผวนในปัจจุบัน วิธีการเหล่านี้เรียกว่าวิธีการทฤษฎีค่ามากโดยไม่มีเงื่อนไข กำหนดลักษณะ heteroscedasticity เงื่อนไขของข้อมูลทางการเงินมากที่สุด McNeil และ Frey (2000) เสนอวิธีใหม่ประเมิน VaR ที่รวมทฤษฎีค่ามากกับแบบจำลองความผันผวน เรียกว่าทฤษฎีเงื่อนไขมากค่า โมเดลเหล่านี้ผู้เขียนเสนอ GARCH ประเมินความผันผวนในปัจจุบันและทฤษฎีค่ามากประเมินหางการกระจายของ GARCH รุ่นแรงกระแทกถ้าคืนเงินยังมีเวลาอย่างเคร่งครัดกับɛตาม Generalised Pareto กระจาย สามารถบุ โดย G k σ (ɛ), สามารถประเมิน quantile αเงื่อนไขกลับเป็น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ไม่มีวิธีการมากมูลค่าทฤษฎีที่ใช้ก่อนหน้านี้สำหรับ quantile ผลผลิตประมาณประมาณการ VaR ที่สะท้อนให้เห็นถึงพื้นหลังความผันผวนในปัจจุบัน วิธีการเหล่านี้จะเรียกว่าวิธีการที่ไม่มีเงื่อนไขมากมูลค่าทฤษฎี กำหนดลักษณะ heteroscedasticity เงื่อนไขของข้อมูลทางการเงินส่วนใหญ่แมคนีลและเฟรย์ (2000) เสนอวิธีการใหม่ในการประเมิน VaR ที่รวมมูลค่าทฤษฎีมากกับรุ่นความผันผวนที่รู้จักกันในเงื่อนไขสุดมูลค่าทฤษฎี ผู้เขียนเหล่านี้นำเสนอแบบจำลอง GARCH เพื่อประเมินความผันผวนมากในปัจจุบันและมูลค่าทฤษฎีในการประเมินการกระจายหางของรูปแบบ GARCH shocks.If ผลตอบแทนทางการเงินที่มีอนุกรมเวลานิ่งอย่างเคร่งครัดและต่อไปนี้ɛกระจาย Generalised Pareto, แสดงโดย G k, σ ( ɛ) quantile αเงื่อนไขของผลตอบแทนที่สามารถประมาณเป็น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ไม่มีของค่าก่อนหน้ามากทฤษฎีตามวิธีการประมาณการผลผลิตควอนไทล์ที่สะท้อนให้เห็นถึงความผันผวน var พื้นหลังปัจจุบัน วิธีการเหล่านี้จะเรียกว่าวิธีทฤษฎีค่าสุดขีดอย่างไม่มีเงื่อนไข ระบุเงื่อนไข heteroscedasticity ลักษณะของข้อมูลทางการเงินมากที่สุดแมคนีล และเฟรย์ ( 2000 ) ได้เสนอวิธีการใหม่เพื่อประมาณการ var ที่รวมค่ามากทฤษฎีโมเดล ) , ที่รู้จักกันเป็นทฤษฎีค่าสุดขีด ที่มีเงื่อนไข ผู้เขียนของข้อเสนอเหล่านี้รูปแบบประเมินความผันผวนในปัจจุบัน และทฤษฎีค่าสุดขีดเพื่อประเมินการกระจายของหางของแบบกระแทกถ้าผลตอบแทนทางการเงินเป็นอนุกรมเวลาอย่างเคร่งครัด เครื่องเขียน และɛตามสรุปการแจกแจงพาเรโตเขียนแทนด้วย G K , σ ( ɛ ) , เงื่อนไขαควอนไทล์ของผลตอบแทนสามารถประเมินเป็น