Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > q-fin > arXiv:1103.5408

帮助 | 高级搜索

定量金融 > 风险管理

arXiv:1103.5408 (q-fin)
[提交于 2011年3月28日 ]

标题: 谱风险度量及其在期货清算所变动保证金要求中的应用

标题: Spectral Risk Measures with an Application to Futures Clearinghouse Variation Margin Requirements

Authors:John Cotter, Kevin Dowd
摘要: 本文应用AR(1)-GARCH (1, 1)过程来详细描述S&P500、FT100、DAX、恒生和日经225期货合约收益分布的条件分布。 然后利用这些合约的条件分布来估计谱风险度量,这些是反映用户风险厌恶函数的一致性风险度量。 它将这些度量与更熟悉的VaR和预期短缺(ES)风险度量进行比较,并且还比较了精确度并讨论了这些风险度量在考虑时变市场条件的变动保证金设定中的相对实用性。 通过多种回测验证了模型的拟合优度。
摘要: This paper applies an AR(1)-GARCH (1, 1) process to detail the conditional distributions of the return distributions for the S&P500, FT100, DAX, Hang Seng, and Nikkei225 futures contracts. It then uses the conditional distribution for these contracts to estimate spectral risk measures, which are coherent risk measures that reflect a user's risk-aversion function. It compares these to more familiar VaR and Expected Shortfall (ES) measures of risk, and also compares the precision and discusses the relative usefulness of each of these risk measures in setting variation margins that incorporate time-varying market conditions. The goodness of fit of the model is confirmed by a variety of backtests.
主题: 风险管理 (q-fin.RM) ; 统计金融 (q-fin.ST)
引用方式: arXiv:1103.5408 [q-fin.RM]
  (或者 arXiv:1103.5408v1 [q-fin.RM] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1103.5408
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: John Cotter [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2011 年 3 月 28 日 16:32:15 UTC (276 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
q-fin.RM
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2011-03
切换浏览方式为:
q-fin
q-fin.ST

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号