Nonparametric estimation of Value-at-Risk
Alemany Leira, Ramon (Universitat de Barcelona. Departament d'Econometria)
Bolancé, Catalina (Universitat de Barcelona. Departament d'Econometria)
Guillén, Montserrat (Universitat de Barcelona. Departament d'Econometria)
Xarxa de Referència en Economia Aplicada (XREAP)

Publicació:	Xarxa de Referència en Economia Aplicada (XREAP) 2012
Descripció:	40 p.
Resum:	A method to estimate an extreme quantile that requires no distributional assumptions is presented. The approach is based on transformed kernel estimation of the cumulative distribution function (cdf). The proposed method consists of a double transformation kernel estimation. We derive optimal bandwidth selection methods that have a direct expression for the smoothing parameter. The bandwidth can accommodate to the given quantile level. The procedure is useful for large data sets and improves quantile estimation compared to other methods in heavy tailed distributions. Implementation is straightforward and R programs are available.
Drets:	Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial i la comunicació pública de l'obra, sempre que no sigui amb finalitats comercials, i sempre que es reconegui l'autoria de l'obra original. No es permet la creació d'obres derivades.
Llengua:	Anglès
Col·lecció:	Xarxa de Referència en Economia Aplicada (XREAP). Documents de treball de la Xarxa de Referència en Economia Aplicada (XREAP)
Col·lecció:	XREAP ; 2012-19
Document:	Working paper
Matèria:	Teoria de l'estimació ; Risc (Economia) ; Estadística no paramétrica ; Kernel estimation ; Bandwidth selection ; Quantile, risk measures ; Estimation theory ; Risk ; Nonparametric statistics

40 p, 347.8 KB

El registre apareix a les col·leccions:
Documents de recerca > Estudis