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使用长记忆GARCH-EVT组合方法估计墨西哥地峡原油的风险价值和预计短缺

作者

上市的：
  • Ra l De Jes s Guti rrez先生

    （墨西哥埃斯塔多大学经济学院，墨西哥帕西奥大学，墨西哥托卢卡德勒多50130）

  • Lidia E.Carvajal Guti rrez公司

    （墨西哥埃斯塔多大学经济学院，墨西哥帕西奥大学，墨西哥托卢卡德勒多50130）

  • 奥斯瓦尔多·加西亚·萨尔加多

    （墨西哥埃斯塔多大学经济学院，墨西哥帕西奥大学，墨西哥托卢卡德勒多50130）

摘要

本文估计了多种具有正态分布的CGARCH和FIGARCH模型，以捕捉墨西哥地峡原油收益序列的显著特征，如厚尾、波动性聚集、不对称性和长记忆性；这是为了获得独立且同分布的标准化残差序列。此外，在估计单日VaR和预期短缺（ES）时，应用极值理论对波动率模型的创新分布的尾部行为进行建模。通过Kupiec的无条件覆盖检验和Engle和Manganelli的动态分位数检验来评估样本内和样本外预测性能。回溯测试结果显示，强有力且一致的证据证实，FIGARCH-EVT、ACGARCH1-EVT和CGARCH-EVT方法在95%至99.9%的分位数范围内对短期和长期交易头寸都能产生最准确的样本外VaR和ES预测。研究结果为生产商、消费者和投资组合投资者提供了有用的工具，他们需要完善的风险管理模型和最佳对冲策略来减轻地峡原油的价格风险敞口。

建议引用

  • Ra l De Jes s Guti rrez&Lidia E.Carvajal Guti rre z&Oswaldo Garcia Salgado，2023年。"使用长记忆GARCH-EVT组合方法估计墨西哥地峡原油的风险价值和预计短缺,"国际能源经济与政策杂志《经济评论》，第13卷（4），第467-480页，7月。
    • 手柄：RePEc:eco:日志2:2023-04-48
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