泰浩哲；Ng、Kok-Haur；Koh，You-Beng先生；Ng、Kooi-Huat GARCH型模型基于价值-风险回溯测试方法的模型选择。 （英语） Zbl 1449.62239号 J.工业管理。最佳方案。 16，第4期，1635-1654（2020）. 摘要：本文旨在研究价值-风险（VaR）回溯检验在不同类型的广义自回归条件异方差（GARCH）模型中的模型选择效率，这些模型具有倾斜和非倾斜的创新分布。进行了广泛的仿真，以比较基于VaR后验和Akaike信息准则（AIC）的模型选择。当给定模型，但创新分布是六个选择的分布之一时（可能是倾斜的或非倾斜的），模拟结果表明，AIC和VaR后验都能从所考虑的六个分布集中成功地选择正确的创新分布。这表明，当创新分布指定错误时，AIC和VaR后验都能够区分偏斜和非偏斜分布。使用纳斯达克指数的经验数据，我们发现基于最小AIC的模型和创新分布的选定组合与使用样本内VaR后验选择的组合不一致。对各种损失函数下的VaR置信限和预期短缺预测的检查证明，使用VaR后验选择的模型和创新分布组合往往具有较小的平均绝对百分比误差和对数损失。 MSC公司： 62P05号 统计学在精算学和金融数学中的应用 91B84号 经济时间序列分析 91克70 统计方法；风险措施 关键词：型号选择；回测；价值-风险；GARCH模型；偏态分布 软件：CAViaR公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.-Z.Tay}等人，《印度管理杂志》。最佳方案。16，第4号，1635--1654（2020；Zbl 1449.62239） 全文： 内政部 参考文献： [1] D.Alberg；H.沙利特；R.Yosef，《使用非对称GARCH模型估计股市波动性》，《应用金融经济学》，第18期，第1201-1208页（2008年）·doi:10.1080/096013100701604225 [2] 安吉利迪斯锥虫；A.贝诺斯；S.Degiannakis，GARCH模型在风险值估计中的应用，统计方法论，105-128（2004）·Zbl 1072.62103号 ·doi:10.1016/j.stamet.2004.08.004 [3] A.Azzalini，包括正态分布的一类分布，斯堪的纳维亚统计杂志，12171-178（1985）·Zbl 0581.62014号 [4] T.G.Bali，《利用斜尾分布模拟利率波动的动态》，《运筹学年鉴》，151151-178（2007）·Zbl 1132.91454号 ·doi:10.1007/s10479-006-0116-6 [5] R.Ballie；T.Bollerslev；H.Mikkelsen，分数积分广义自回归条件异方差，计量经济学Jouranal，74，3-30（1996）·Zbl 0865.62085号 ·doi:10.1016/S0304-4076（95）01749-6 [6] F.Black，《股票价格波动性变化研究》，摘自：华盛顿特区美国统计协会1976年商业和经济统计部门会议记录, (1976), 177-181. [7] T.Bollerslev，广义自回归条件异方差，计量经济学杂志，31307-327（1986）·Zbl 0616.62119号 ·doi:10.1016/0304-4076（86）90063-1 [8] T.Bollerslev，投机价格和回报率的条件异方差时间序列模型，《经济学与统计评论》，69，542-547（1987）·doi:10.2307/1925546 [9] T.Bollerslev；E.Ghysels，周期自回归条件异方差，《商业与经济统计杂志》，第14期，第139-151页（1996年） [10] M.Braione；N.K.Scholtes，不同分布假设下的预测价值-风险，计量经济学，4，1-27（2016）·doi:10.3390/经济计量学4010003 [11] J.Y.Campbell；L.Hentschel，《没有消息就是好消息：股票收益波动性变化的非对称模型》，《金融经济学杂志》，31281-318（1992）·doi:10.3386/w3742 [12] M.S.Choi；J.A.Park；S.J.Hwang，具有阈值效应和双线性结构的非对称GARCH过程，《统计与概率快报》，82，419-426（2012）·Zbl 1237.62113号 ·doi:10.1016/j.spl.2011.11.023 [13] P.F.Christoffersen，评估区间预测，《国际经济评论》，39，841-862（1998）·doi:10.2307/2527341 [14] Z.Ding；C.W.Granger；R.F.Engle，股票市场收益的长记忆性质和一个新模型，《实证金融杂志》，183-106（1993） [15] R.F.Engle，英国通货膨胀方差估计的自回归条件异方差，计量经济学，50987-1007（1982）·Zbl 0491.62099号 ·doi:10.2307/1912773 [16] R.F.Engle；V.K.Ng，《衡量和测试新事物对波动性的影响》，《金融杂志》，481749-1778（1993）·doi:10.3386/w3681 [17] R.F.Engle；S.Manganelli，CAViaR:回归分位数的条件自回归风险值，《商业与经济统计杂志》，22367-381（2004）·doi:10.1198/07350010400000370 [18] C.费尔南德斯；M.F.Steel，《关于胖尾和偏态的贝叶斯模型》，《美国统计协会杂志》，93，359-371（1998）·兹比尔0910.62024 ·doi:10.2307/2669632 [19] P.Giot；S.Laurent，多头和空头交易头寸的价值-风险，《应用计量经济学杂志》，18，641-663（2003）·doi:10.1002/jae.710 [20] L.R.Glosten；R.Jagannathan；D.E.Runkle，《论股票名义超额收益率的期望值和波动性之间的关系》，《金融杂志》，121779-1801（1993）·doi:10.1111/j.1540-6261.1993.tb05128.x [21] C.科萨帕塔拉皮姆；Y.X.Lin；M.McCrae，《评估亚洲新兴股市最佳拟合GARCH模型的波动性预测性能》，《国际数学与统计杂志》，12，1-15（2012）·Zbl 1309.91147号 [22] K.Kuester；S.Mittnik；M.S.Paolella，《价值-风险预测：替代策略的比较》，《金融计量经济学杂志》，第453-89页（2006年）·Zbl 1418.91609号 ·doi:10.1093/jjfinec/nbj002 [23] P.H.Kupiec，《验证风险计量模型准确性的技术》，《衍生品杂志》，第373-84页（1995年）·doi:10.3905/jod.1995.407942 [24] P.Lambert和S.Laurent，使用GARCH型模型和创新的倾斜学生分布建模金融时间序列，第0125号讨论文件。比利时卢万天主教大学统计研究所。 [25] 刘海川；J.C.Hung，《S&P-100股指波动性预测：波动不对称和分布假设在GARCH模型中的作用》，《应用专家系统》，第37期，第4928-4934页（2010年）·doi:10.1016/j.eswa.2009年12月22日 [26] J.A.Lopez，评估波动率模型的预测准确性，《预测杂志》，20，87-109（2001）·doi:10.1002/1099-131X（200103）20:2<87:：AID-FOR782>3.0.CO；2-7 [27] Y.Lyu；P.Wang；Y.Wei；R.Ke，预测原油市场的VaR：替代分配有帮助吗？，能源经济学，66，523-534（2017）·doi:10.1016/j.eneco.2017.06.015 [28] B.Mandelbrot，《某些投机价格的变化》，《商业杂志》，36，394-419（1963） [29] D.麦克米兰；S.Alan；A.Owain，《预测英国股市波动》，应用金融经济学，10435-448（2000）·doi:10.1080/0603100050031561 [30] S.Nadarajah；E.Afuecheta；S.Chan，五种流行商品的GARCH模型，实证经济学，481691-1712（2015）·doi:10.1007/s00181-014-0845-3 [31] D.B.Nelson，《资产收益的条件异方差：一种新方法》，《计量经济学》，59347-370（1991）·Zbl 0722.62069号 ·doi:10.2307/2938260 [32] A.R.Pagan；G.W.Schwert，条件股票波动的替代模型，《计量经济学杂志》，45，267-90（1990）·doi:10.3386/w2955 [33] R.Rabemananjara；J.M.Zakoian，阈值ARCH模型和波动的不对称性，应用计量经济学杂志，8，31-49（1993）·doi:10.1002/jae.3950080104 [34] E.Sentana，二次ARCH模型，《经济研究评论》，62639-661（1995）·Zbl 0847.90035号 ·doi:10.2307/2298081 [35] O.Scaillet，《有条件预期短缺的非参数估计》，《保险与风险管理杂志》，74639-660（2005） [36] A.沙米里；Z.Isa，《马来西亚股市波动建模与预测》，《数学与统计杂志》，2009年第5期，第234-240页·doi:10.3844/jmssp.2009.234.240 [37] J.C.Smolović；利波维纳·博日维奇；S.Vujošević，《风险价值评估中的GARCH模型：来自黑山证券交易所的经验证据》，《经济研究》，伊万尼亚伊斯特拉季，30，477-498（2017） [38] G.斯托蒂；C.Vitale，BL-GARCH模型和波动性不对称，统计方法和应用，12，19-39（2003）·Zbl 1056.62113号 ·doi:10.1007/BF02511581 [39] R.S.Tsay，金融时间序列分析，（3\begin{document}^{rd}\end{document}）版本，John Wiley&Sons，Hoboken，New Jersey，2010年·Zbl 1209.91004号 [40] Y.Zhang；S.Nadarajah，风险价值回溯测试综述，《统计学中的沟通——理论和方法》，47，3616-3639（2018）·Zbl 1492.91439号 ·doi:10.1080/03610926.2017.1361984 [41] D.朱；J.W.Galbraith，广义非对称学生分布及其在金融计量经济学中的应用，《计量经济学杂志》，157297-305（2010）·Zbl 1431.62222号 ·doi:10.1016/j.econom.2010.01.013 [42] D.朱；V.Zinde-Walsh，非对称指数幂分布的性质和估计，《计量经济学杂志》，148，86-99（2009）·兹比尔1429.62062 ·doi:10.1016/j.jeconom.2008.09.038 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。