在指数加权移动平均框架下利用时变方差、偏度和峰度预测风险价值
风险管理
2012-06-08 v1
摘要
本文通过提出一个指数加权移动平均模型，对金融收益序列分布形状的时变动态提供了洞察，该模型利用 Gram-Charlier 密度的修正形式随时间联合估计波动率、偏度和峰度，其中偏度和峰度直接出现在该密度的函数形式中。在此设置下，通过应用前四阶矩的 Cornish-Fisher 展开式，风险价值 可以描述为时变高阶矩的函数。通过与历史模拟法、滤波历史模拟法和 GARCH 模型进行比较，评估了所提出模型在估计 1 天和 10 天 VaR 预测中的预测性能。在无条件、独立性和条件似然比检验以及 Basel II 监管检验下，评估了 VaR 预测的充分性。所呈现的结果对风险管理、交易和对冲活动以及股票衍生品定价具有重要意义。
引用
@article{arxiv.1206.1380,
title = {Forecasting Value-at-Risk with Time-Varying Variance, Skewness and Kurtosis in an Exponential Weighted Moving Average Framework},
author = {A. Gabrielsen and P. Zagaglia and A. Kirchner and Z. Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1206.1380},
year = {2012}
}