ポートフォリオVaRおよびCVaRの揮発性感受性Bayes推定【JST・京大機械翻訳】

Bodnar Taras; Niklasson Vilhelm; Thorsen Erik

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202221468125782 整理番号：22P0342633

ポートフォリオVaRおよびCVaRの揮発性感受性Bayes推定【JST・京大機械翻訳】

Volatility Sensitive Bayesian Estimation of Portfolio VaR and CVaR

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発行年： 2022年05月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月03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)

本論文では,ポートフォリオの危険(VaR)とリスク(CVaR)の条件付き値を推定するためのボラティリティ情報を統合する新しい方法を示した。新しい方法をBayes統計の展望から開発して,それは揮発性クラスタ化のアイデアに基づいている。2つの異なる回転窓サイズに基づく共役体におけるハイパーパラメータの特定により,揮発性の変化に迅速に適応し,事前の確実性の程度を自動的に特定できる。これは,揮発性のこのような変化に敏感でない既存のBayes法と比較して利点があり,また,通常,信念の程度を表す標準化された方法に欠ける。シミュレーションと実験データの両方を用いて,この新しい手法を説明した。いくつかの他のよく知られたホモスケージックモデルおよびヘテロ分散モデルと比較して,新しい方法は,リスク推定のための良い代替案,特に,それが市場条件の変化に迅速に適応できる乱流期間において,良い代替案を提供した。【JST・京大機械翻訳】

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