金融中尾部风险测度的估计：极值混合模型方法
综合经济学
2024-07-09 v1 经济学
统计金融
摘要
本论文评估了文献中大多数极值混合模型和方法，并在金融与保险领域中实现了这些方法。该论文还详细综述和研究了极值理论、时间序列、波动性聚类以及风险测度方法。比较不同模拟分布下极值混合模型和方法的性能表明，基于核密度估计的方法并不具备绝对优势或接近最佳性能，尤其是对于估计分布极端上端或下端尾部。使用广义自回归条件异方差模型 (GARCH) 对时间序列数据进行预处理，并将极值混合模型应用于从 GARCH 提取的残差，可提高拟合程度和尾部分布的估计。
引用
@article{arxiv.2407.05933,
title = {Estimation of tail risk measures in finance: Approaches to extreme value mixture modeling},
author = {Yujuan Qiu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.05933},
year = {2024}
}
备注
Master's Diss. Johns Hopkins University, 2019