Comparison of Variance Covariance and Historical Simulation Methods to Calculate Value At Risk on Banking Stock Portfolio
Notice bibliographique
Résumé
In investing, all investors must be faced with risk that must be borne. Therefore, to determine the best strategy in investing, every investor must calculate the risk. One statistical approach that can be used to measure the risk is Value at Risk (VaR). VaR is defined as a tolerable loss with a certain level of confidence. The purpose of this research is to estimate VaR using Variance Covariance and Historical Simulation methods on banking stock portfolio consisting of three stocks for the period 11 September 2020-30 September 2021. Both methods will then be evaluated using backtesting to determine the accuracy of VaR and to obtain the best method. From the research results, if the holding period is 1 day, then the VaR calculation for banking stock portfolio using both methods can be used to estimate the risk at 99% and 95% confidence levels, except for the VaR value using the Variance Covariance method for banking stock portfolio at 95% confidence level. The results show that Variance Covariance method is the best method for 99% confidence level. As for the 95% confidence level, Historical Simulation method is the best method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».