Refining value-at-risk estimates using a Bayesian Markov-switching GJR-GARCH copula-EVT model

In this paper, we propose a model for forecasting Value-at-Risk (VaR) using a Bayesian Markov-switching GJR-GARCH(1,1) model with skewed Student’s-t innovation, copula functions and extreme value theory. A Bayesian Markov-switching GJR-GARCH(1,1) model that identifies non-constant volatility over ti...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:PLoS One
Hauptverfasser: Sampid, Marius Galabe, Hasim, Haslifah M., Dai, Hongsheng
Format: Artigo
Sprache:Inglês
Veröffentlicht: Public Library of Science 2018
Schlagworte:
Research Article
Online Zugang:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6014648/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29933383
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0198753
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