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...

Ful tanımlama

Kaydedildi:
Detaylı Bibliyografya
Yayımlandı:PLoS One
Asıl Yazarlar: Sampid, Marius Galabe, Hasim, Haslifah M., Dai, Hongsheng
Materyal Türü: Artigo
Dil:Inglês
Baskı/Yayın Bilgisi: Public Library of Science 2018
Konular:
Research Article
Online Erişim: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
Etiketler: Etiketle
Etiket eklenmemiş, İlk siz ekleyin!

Benzer Materyaller