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J-GLOBAL ID：202102228754591238   整理番号：21A2341913

非対称カーネルを持つCAViaRモデルのためのABCアプローチ【JST・京大機械翻訳】

An ABC approach for CAViaR models with asymmetric kernels

著者 (1件)： Tsiotas Georgios (Department of Economics, University of Crete, Rethymnon, Greece)
資料名： Journal of Statistical Computation and Simulation  (Journal of Statistical Computation and Simulation)
巻： 90  号： 8  ページ： 1373-1398  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5979A  ISSN： 0094-9655  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： リスク(VaR)は,リスクを割り当てるために金融機関によって広く使われるリスク尺度である。最適条件付きVaR推定値は,チェック損失関数に基づく尤度関数を用いて典型的に生成される。しかし,VaRのバイアス推定と非対称金融意思決定のような問題は,予測誤差の符号に基づいて,複合損失または難治性尤度関数の使用をもたらす。このような場合,尤度関数は,Approximate Bayes計算(ABC)法のような尤度フリー法を用いて,Bayes推論のための地盤を与える。この方法は尤度関数が解析的に利用できない場合に事後推定を生成する。ここでは,VaR推定に用いる非対称意思決定ルールを可能にする非対称カーネル密度関数に基づく新しいABC-MCMCアルゴリズムを導入した。VaRがシミュレーションおよび実際の財務データ系列を用いて予測されているCAViaRモデルでこの方法を説明した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  意思決定 ,  金融機関 ,  損失関数 ,  *非対称性 ,  Bayes推定 ,  近似法 ,  金融 ,  バイアス ,  推定量 ,  予測誤差 ,  尤度関数
準シソーラス用語： 密度関数 ,  MCMC ,  尤度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 近似Bayes計算 ,  MCMC ,  尤度のない推論 ,  CAViaRモデル ,  損失関数 ,  予測

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 非対称 ,  カーネル ,  ABC