金融ログリターンの左および右尾条件付き分位予測のための2T-POT Hawkesモデル:条件付きEVTモデルのサンプル外比較【JST・京大機械翻訳】

Tomlinson Matthew F.; Greenwood David; Mucha-Kruczynski Marcin

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202215972019233 整理番号：22P0283655

金融ログリターンの左および右尾条件付き分位予測のための2T-POT Hawkesモデル:条件付きEVTモデルのサンプル外比較【JST・京大機械翻訳】

2T-POT Hawkes model for left- and right-tail conditional quantile forecasts of financial log-returns: out-of-sample comparison of conditional EVT models

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発行年： 2022年02月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年10月13日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

条件付き極値理論(EVT)法は,しばしば全身リスクを支配する極端なテールイベントの予測強化を約束する。単変量時系列の左と右尾の両方における条件付き分位数予測に適応した改良2尾ピークオーバー閾値(2T-POT)Hawkesモデルを示した。これは,6つの大きなキャップ指数の毎日のログリターンに適用した。また,多重超過閾値(1.25%から25.00%の鏡面分位数)でこのモデルをフィッティングするユニークなステップも取り入れた。Hawkesパラメータの定量的類似非対称性は,全6指数にわたって見出され,損失の影響がより大きいだけでなく,より即時である金融価格時系列における時間的レバレッジ効果への更なる経験的支援を追加した。サンプル外のバックテストは,著者らの2T-POT Hawkesモデルが,5%の被覆レベルおよびそれ以下で予測(鏡面)値-リスクおよび予想されるショートフォールドを予測するとき,GARCH-EVTモデルより信頼性が高いことを見出した。これは,非対称Hawkes型到着動力学が,GARCH型条件付き揮発性よりも,極端な毎日のログリターンのための真のデータ生成プロセスの良い近似であると示唆する。したがって,著者らの2T-POT Hawkesモデルは,金融リスクモデリングのためのより良い実行代替案を提示する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

計算理論 , 産業経済 , 都市問題,都市防災 , 統計学 , 統計的品質管理

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