VaR и «тяжелые хвосты»
Размещено на сайте 28.02.2011
Главной отличительной особенностью модели прогнозирования волатильности RF-GARCH, разработанной автором, в сравнении с остальными моделями класса GARCH является отрицание гипотезы о слабой эффективности рынка, что позволяет использовать различные модели прогнозирования, а также учесть эффект сноса значений факторов риска к модельному тренду. Такой подход позволяет учесть наличие закономерностей в динамике изменений факторов риска и тем самым устранить появление «тяжелых хвостов» в реальных распределениях.
И.Т. Фаррахов, ООО НВП «ИНЭК»
Приводятся извлечения из статьи.
Полную версию материала читайте в журнале.
Подписаться
При использовании моделей ARCH обычно наблюдаются трудности, связанные с необходимостью оценивания большого числа параметров в силу большой длины лага.
|
Модель RF-GARCH (p, q) производит оценку прогнозной условной волатильности уже не относительно последнего значения фактора риска, а относительно его прогнозного значения, рассчитанного с помощью заданной статистической модели прогнозирования.
|
Снос к среднему (mean reversion) обычно наблюдается в случае, если динамика изменения значений факторов риска подчиняется каким?либо тенденциям, закономерностям и т.п., а сами значения факторов риска далеко не удаляются от некого гипотетического тренда.
|
Если эффект сноса к модельному тренду наблюдается, однако выбранная модель некорректно описывает динамику поведения этого тренда, то коэффициент сноса может принимать отрицательные значения.
|
Проверка работоспособности модели проводилась с помощью бэк-тестирования оценки показателя двухнедельного VaR (с односторонним доверительным интервалом 99%) гипотетического инвестиционного портфеля.
|
Для расчета показателя VaR использовались гипотеза о слабой эффективности рынка и гипотеза о прогнозируемости рынка.
|
В рамках гипотезы о прогнозируемости рынка даже применение простейших статистических моделей прогнозирования позволяет устранить появление «тяжелых хвостов» в распределениях значений факторов риска.
|