An Empirical Characteristic Function Approach to VaR Under a Mixture-of-Normal Distribution with Time-Varying Volatility
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Calculation of risk measures, such as Value-at-Risk and expected shortfall, requires knowledge of the underlying asset’s or portfolio’s returns distribution. To be realistic, this must be allowed to change over time. GARCH can be a good way to model the random evolution of an asset’s volatility, but standard GARCH assumes the innovation at each time step comes from a normal distribution. The resulting conditionally Gaussian returns therefore have normal, not fat, tails. One way to fatten the tails of the returns distribution is to use a fat-tailed forcing process, such as a Student-t with a low number of degrees of freedom. An alternative approach is to model the returns process as a mixture of normals, but if the distributions that are mixed have constant parameters, the time variation in volatility disappears. In this article, Xu and Wirjanto describe how timevarying fat-tailed densities can be formed by mixing GARCH processes together. Performance comparisons against other models in calculating the tail risks for exchange rates on four currencies show that the GARCH mixture model works very well. <b>TOPICS:</b>Derivatives, tail risks, VAR and use of alternative risk measures of trading risk
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle