Modelling Value-at-Risk and Expected Shortfall for a Small Capital Market: Do Fractionally Integrated Models and Regime Shifts Matter?
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we examine the relevance of the coexistence of structural change and long memory to model and forecast the volatility of Tunisian stock returns and to deliver a more accurate measure of risk along the lines of VaR and expected shortfall. To this end, we propose three time-series models that incorporate long-term dependence on the level and volatility of returns. In addition, we introduce structural change points using the iterated cumulative sums of squares (ICSS) and the modified ICSS algorithms, synonymous with stock market turbulence, into the conditional variance equations of the models studied. We choose a conditional innovation density function other than the normal distribution, that is, a Student distribution, to account for excess kurtosis. The empirical results show that the inclusion of structural breakpoints in the conditional variance equation and Dual LM provides better short- and long-term predictability. Within such a framework, the ICSS-ARFIMA-HYGARCH model with Student’s t distribution was able to account for the long-term dependence in the level and volatility of TUNINDEX index returns, excess kurtosis, and structural changes, delivering an accurate estimator of VaR and expected shortfall.
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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 | 0,001 | 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 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 ».