融合双侧Weibull分布的贝叶斯已实现GARCH模型用于金融尾部风险预测
风险管理
2017-07-13 v1
摘要
为实现金融时间序列的波动率和尾部风险预测，扩展了已实现GARCH框架以纳入双侧Weibull分布。此外，已实现极差作为已实现方差或日收益的替代指标，被应用于已实现GARCH框架中。此外，对已实现极差和已实现方差均采用了子采样和缩放方法，以帮助处理固有的微结构噪声和低效率。开发并采用了一种自适应贝叶斯马尔可夫链蒙特卡洛方法用于估计和预测，并通过模拟研究对其性质进行了评估并与最大似然法比较。与一系列著名的参数GARCH、带双侧Weibull分布的GARCH以及已实现GARCH模型相比，在包含全球金融危机的六年期间，跨7个市场指数收益序列和2个单个资产的尾部风险预测结果明显青睐纳入双侧Weibull分布的已实现GARCH模型，尤其是采用子采样已实现方差和子采样已实现极差的模型。
引用
@article{arxiv.1707.03715,
title = {Bayesian Realized-GARCH Models for Financial Tail Risk Forecasting Incorporating Two-sided Weibull Distribution},
author = {Chao Wang and Qian Chen and Richard Gerlach},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.03715},
year = {2017}
}
备注
33 pages, 5 figures, 8 tables. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1612.08488