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Masterarbeit

Autor(en): Ioana Balcau
Titel: Nonparametric Estimate for Conditional Quantiles of Time Series – An application for VaR
Gutachter: Wolfgang K. Härdle; Ostap Okhrin
Erscheinungsdatum: 12.06.2012
Volltext: pdf (urn:nbn:de:kobv:11-100202513)
Fachgebiet(e): Statistik ; Wirtschaft
Schlagwörter (eng): Value at Risk, Nonparametric, Backtesting, Conditional Quantiles, Kernel Estimation
Einrichtung: Humboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Zitationshinweis: Balcau, Ioana: Nonparametric Estimate for Conditional Quantiles of Time Series – An application for VaR; Masterarbeit, Humboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät , publiziert am 12.06.2012, urn:nbn:de:kobv:11-100202513
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Abstract (eng):
This paper investigates a nonparametric approach for estimating conditional quantiles of time series for dependent data. The considered estimate is obtained by inverting a kernel estimate of the conditional distribution function. We implement the technique on four simulated samples with light and heavy-tailed distributions and on real financial data, by calculating VaR using the nonparametric procedure. The good performance of the estimator is illustrated with backtesting.
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Generiert am 02.10.2014, 04:22:25