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On the appropriateness of inappropriate VaR models

机译:关于不合适的VaR模型的适用性

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摘要

Die Berechnung des VaR führt zur Reduktion der Dimension des Raumes der Risikofaktoren. Die vorzunehmenden Vereinfachungen resultieren aus unterschiedlichen Beweggründen, z.B. technische Effizienz, Sachlogik der Ergebnisse und statistische Adäquanz des Modells. Im Kapitel 2 stellen wir drei gängige Mappingver-fahren vor: das Marktindexmodell, das Hauptkomponentenmodell und das Modell mit gleichkorrelierten Risikofaktoren. Impulse für Methoden zum Vergleich dieser Modelle im Kapitel 3 kamen vor allem aus der Literatur zur Praxis der Beurteilung von Wetterprognosen (Murphy und Winkler, 1992; Murphy, 1997). Umfangreiche Überlegungen zu einer quantitativen Analyse werden im vierten Kapitel dieser Arbeit vorgestellt. Die empirische Analyse der DAX Daten wird abschließend mit XploRe durchgeführt.%The Value-at-Risk calculation reduces the dimensionality of the risk factor space. The main reasons for such simplifications are, e.g., technical efficiency, the logic and statistical appropriateness of the model. In Chapter 2 we present three simple mappings: the mapping on the market index, the principal components model and the model with equally correlated risk factors. The comparison of these models in Chapter 3 is based on the literature on the verification of weather forecasts (Murphy and Winkler, 1992; Murphy, 1997). Some considerations on the quantitative analysis are presented in the fourth chapter. In the last chapter, we present empirical analysis of the DAX data using XploRe.
机译:VaR的计算导致风险因素的空间尺寸减小。进行简化的原因是动机不同,例如技术效率,结果的事实逻辑和模型的统计充分性。在第二章中,我们介绍了三种常见的映射方法:市场指数模型,主成分模型和具有相关风险因素的模型。第3章中比较这些模型的方法的动力主要来自有关评估天气预报的实践的文献(Murphy和Winkler,1992; Murphy,1997)。第四部分介绍了定量分析的广泛考虑。然后使用XploRe。%对DAX数据进行经验分析。风险价值计算降低了风险因素空间的维数。进行这种简化的主要原因是,例如技术效率,模型的逻辑和统计适当性。在第2章中,我们给出了三个简单的映射:市场指数映射,主成分模型和具有相同风险因子的模型。在第3章中对这些模型的比较是基于有关天气预报验证的文献(Murphy和Winkler,1992; Murphy,1997)。第四章介绍了有关定量分析的一些注意事项。在上一章中,我们介绍了使用XploRe对DAX数据进行的经验分析。

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