Generalized Approach for Estimating and Forecasting of Dynamical VaR and CVaR Based on Metalog Distribution

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorЗражевська, Віра Федорівна
dc.contributor.authorЗражевський, Григорій Михайлович
dc.date.accessioned2022-07-05T09:10:32Z
dc.date.available2022-07-05T09:10:32Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractenThe work is devoted to the development of methods for dynamic risk measures VaR and CVaR estimating. As a basic model, a heteroscedastic time series model is considered. The methods proposed in the article are designed for obtaining the forecast estimates of risk measures for volatile time series taking into account the long-range dependence presence. The method of smoothing of the autocorrelation function based on an optimization procedure is used for variance modeling. A metalog distribution is proposed to use for risk measures model residuals estimating. This distribution allows to describe the behavior of the tail part of the distribution with different characteristicsuk
dc.description.abstractruРабота посвящена разработке методов оценки динамических мер риска VaR и CVaR. В качестве базовой модели рассматривается гетероскедастическая модель временного ряда. Предложенные в статье методы предназначены для получения прогнозных оценок мер риска для временных рядов с учетом наличия долгосрочной зависимости. Для моделирования дисперсии использован метод сглаживания автокорреляционной функции на основе процедуры оптимизации. Распределение металога предлагается использовать для оценки остатков моделиuk
dc.description.abstractukРобота присвячена розробці методів оцінки динамічних мір ризику VaR та CVaR. В якості базової моделі розглядається гетероскедастична модель часового ряду. Запропоновані в статті методи призначені для отримання прогнозних оцінок іп ризику для часових рядів з урахуванням наявності довгострокової залежності. Для моделювання дисперсії використано метод згладжування автокореляційної функції на основі процедури оптимізації. Розподіл металог пропонується використовувати для оцінки залишків моделіuk
dc.format.page14uk
dc.format.pagerange232-245uk
dc.identifier.citationhttps://doi.org/10.1007/978-3-030-54215-3_15uk
dc.identifier.orcid: http://orcid.org/ 0000-0001-5117-8093uk
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-8475-2469uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/48372
dc.language.isoenuk
dc.publisherSpringer, Chamuk
dc.sourceAdvances in Intelligent Systems and Computing, vol 1246uk
dc.subjectmetalog distributionuk
dc.subjectVaRuk
dc.subjectCVaRuk
dc.titleGeneralized Approach for Estimating and Forecasting of Dynamical VaR and CVaR Based on Metalog Distributionuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Металог1.pdf
Розмір:
869.83 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Статті (КМФДР)