Сравните припадки нескольких условных моделей отклонения с помощью AIC и BIC.

Оцените риск рынка гипотетического глобального портфеля фондового индекса с помощью метода отфильтрованной исторической симуляции (FHS), альтернативы традиционной исторической симуляции и подходам симуляции Монте-Карло. FHS объединяется, относительно сложная основанная на модели обработка энергозависимости (GARCH) с непараметрической спецификацией вероятностного распределения активов возвращается. Одной из привлекательных функций FHS является своя способность сгенерировать относительно большие отклонения (потери, и усиления) не найденный в исходном портфеле возвращают ряд.

Смоделируйте риск рынка гипотетического глобального портфеля фондового индекса с методом симуляции Монте-Карло с помощью t связки и Теории экстремума (EVT) Студента. Процесс сначала извлекает отфильтрованные остаточные значения от каждого, возвращают ряд с асимметричной моделью GARCH, затем создает демонстрационную крайнюю кумулятивную функцию распределения (CDF) каждого актива с помощью Гауссовой оценки ядра для внутренней части и оценки обобщенного распределения Парето (GPD) для верхних и более низких хвостов. T связка Студента является затем подходящей к данным и используемая, чтобы вызвать корреляцию между симулированными остаточными значениями каждого актива. Наконец, симуляция оценивает Подверженный риску значения (VaR) гипотетического глобального портфеля акции по одному горизонту месяца.