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Masterarbeit

Autor(en): Irina Pimenova
Titel: Semi-parametric estimation of elliptical distribution in case of high dimensionality
Gutachter: Wolfgang K. Härdle; Ostap Okhrin
Erscheinungsdatum: 06.11.2012
Volltext: pdf (urn:nbn:de:kobv:11-100205587)
Fachgebiet(e): Wirtschaft
Schlagwörter (eng): covariance matrix, high dimensionality, factor models, elliptical distributions
Einrichtung: Humboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Zitationshinweis: Pimenova, Irina: Semi-parametric estimation of elliptical distribution in case of high dimensionality; Masterarbeit, Humboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät , publiziert am 06.11.2012, urn:nbn:de:kobv:11-100205587
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Abstract (eng):
This paper is devoted to the problem of high dimensionality in finance. We consider a joint multivariate density estimator of elliptical distribution which relies on a non-parametric estimation of a generator function. The factor model is employed in order to obtain a consistent covariance matrix estimator. We provide a simulation study that suggests that the considered estimator significantly outperforms the one based on the sample covariance matrix estimator. We also provide an empirical study using an example of a S&P500 portfolio. The returns of the resulted distribution are fat tailed and have a high peak. The comparison with other distributions illustrates the inappropriateness of normal or Student t distribution to fit the financial returns. Calculations of VaR are provided as an example of possible applications.
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Generiert am 02.09.2014, 21:00:45