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基于自适应重要性抽样的风险价值和预期短缺的贝叶斯预测

作者

上市的：
  • 伦纳特·胡格海德

    （鹿特丹伊拉斯谟大学）

  • 赫尔曼·范·迪克

    （鹿特丹伊拉斯谟大学）

摘要

这篇讨论论文发表在《国际预测杂志》上，2010，26（2），231-247。提出了一种在贝叶斯框架下预测风险值[VaR]和期望短缺[ES]测度的有效且准确的方法。该方法包括一种新的通过快速混合t近似进行分位数估计的自适应重要性抽样方法[QERMit]。作为第一步，近似计算最佳重要性密度，然后有效生成多步“高损失”场景。数值标准误差在简单的例证和经验GARCH模型中与标准普尔500指数日收益率的Student-t误差进行了比较。结果表明，在计算时间相同的情况下，所提出的QERMit方法在更准确的VaR和ES估计方面优于几种替代方法，或者同等地，对于相同的数值精度，所需的计算时间更少。

建议引用

  • Lennart Hoogerheide和Herman K.van Dijk，2008年。"基于自适应重要性抽样的风险价值和预期短缺的贝叶斯预测,"廷伯根研究所讨论文件08-092/4，廷伯根研究所。
    • 手柄：RePEc:tin:wpaper:20080092
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    关键词

    风险价值;预计短缺;数值精确度;数值标准误差;重要性抽样;学生t分布的混合;方差减少技术;
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    • C11号机组-数学和定量方法——计量经济和统计方法与方法：概述——贝叶斯分析：概述
    • 第15项-数学和定量方法——计量经济和统计方法与方法：通用——统计模拟方法：通用
    • 第53页-数学和定量方法——计量经济建模——预测和预测模型；模拟方法
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