Quantile-Based Estimative VaR Forecast and Dependence Measure: A Simulation Approach
المؤلفون المشاركون
Syuhada, Khreshna
Nur’aini, Risti
Mahfudhotin, Risti
المصدر
Journal of Applied Mathematics
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-04-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A Value-at-Risk (VaR) forecast may be calculated for the case of a random loss alone and/or of a random loss that depends on another random loss.
In both cases, the VaR forecast is obtained by employing its (conditional) probability distribution of loss data, specifically the quantile of loss distribution.
In practice, we have an estimative VaR forecast in which the distribution parameter vector is replaced by its estimator.
In this paper, the quantile-based estimative VaR forecast for dependent random losses is explored through a simulation approach.
It is found that the estimative VaR forecast is more accurate when a copula is employed.
Furthermore, the stronger the dependence of a random loss to the target loss, in linear correlation, the larger/smaller the conditional mean/variance.
In any dependence measure, generally, stronger and negative dependence gives a higher forecast.
When there is a tail dependence, the use of upper and lower tail dependence provides a better forecast instead of the single correlation coefficient.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Syuhada, Khreshna& Nur’aini, Risti& Mahfudhotin, Risti. 2020. Quantile-Based Estimative VaR Forecast and Dependence Measure: A Simulation Approach. Journal of Applied Mathematics،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1174586
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Syuhada, Khreshna…[et al.]. Quantile-Based Estimative VaR Forecast and Dependence Measure: A Simulation Approach. Journal of Applied Mathematics No. 2020 (2020), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1174586
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Syuhada, Khreshna& Nur’aini, Risti& Mahfudhotin, Risti. Quantile-Based Estimative VaR Forecast and Dependence Measure: A Simulation Approach. Journal of Applied Mathematics. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1174586
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1174586
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر