Utilizad este identificador para citar o enlazar este documento: http://hdl.handle.net/2072/202969

Nonparametric estimation of Value-at-Risk
Alemany Leira, Ramon; Bolancé Losilla, Catalina; Guillén, Montserrat
Xarxa de Referència en Economia Aplicada (XREAP)
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.
16-10-2012
33 - Economia
Teoria de l'estimació
Risc (Economia)
Estadística no paramétrica
Estimation theory
Risk
Nonparametric statistics
L'accés als continguts d'aquest document queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/
40 p.
Documento de trabajo
Xarxa de Referència en Economia Aplicada (XREAP)
XREAP;2012-19
         

Documentos con el texto completo de este documento

Ficheros Tamaño Formato
XREAP2012-19.pdf 356.1 KB PDF

Mostrar el registro completo del ítem

Documentos relacionados

Otros documentos del mismo autor/a

Bolancé Losilla, Catalina; Alemany Leira, Ramon; Guillén, Montserrat
Alemany Leira, Ramon; Bolancé Losilla, Catalina; Guillén, Montserrat