通过重尾时间序列中的期望值进行尾部风险推断-存档ouverte HAL
出版，文件解除 Anneée:2023年

基于厚尾时间序列期望值的尾部风险推断

安东尼·戴维森
  • 功能：奥特尔
数学部门-EPFL
西蒙·帕多安
  • 功能：奥特尔
  • 人员ID:858098
博科尼大学决策科学系
吉尔斯·斯塔普勒
国家统计与信息分析学院
经济与统计研究中心

Résumé

期望值定义了除期望值之外唯一的法律不可变、连贯和可引出的风险度量。基于预期的风险度量的普及度正在稳步增长，并且已经针对独立数据对其属性进行了研究，但还需要进一步的结果来确定极端预期可以应用于与金融相关的相关时间序列模型。在本文中，我们为在包含ARMA和GARCH模型以及重大创新的一般β-混合背景下推断极端预期和基于预期的边际预期短缺提供了基础。我们的方法允许估计边际（与平稳分布有关）和动态（以过去为条件）基于极端预期的风险度量。对财务回报的模拟和应用表明，当数据依赖时，新的估计量和置信区间比现有的估计量和置信区间有很大的改进。

与葡萄园

统计[stat] 梅托多洛基[统计.ME] Théorie[统计.Th]
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原籍 菲奇尔斯（Fichiers）出品的par l’（les）auteur（s）
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Soumis le:杰迪6艾薇儿2023-15:24:08

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日期和版本

哈尔-02541663， 版本1 (14-04-2020)
哈尔-02541663， 版本2 (28-04-2020)
哈尔-02541663， 版本3 (01-08-2021)
哈尔-02541663， 版本4 (06-04-2023)

身份证明人

  • HAL Id： hal-02541663，版本4

Citer公司

安东尼·戴维森（Anthony Davison）、西蒙·帕多安（Simone A.Padoan）、吉莱斯·斯塔普勒（Gilles Stupfler）。通过重尾时间序列中的期望值进行尾部风险推断。2023⟨哈尔-02541663v4⟩

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