Dependence between volatility persistence, kurtosis and degrees of freedom



Document title: Dependence between volatility persistence, kurtosis and degrees of freedom
Journal: Investigación operacional
Database: PERIÓDICA
System number: 000379151
ISSN: 0257-4306
Authors: 1
1
Institutions: 1University of Split, Facultad de Economía, Split. Croacia
Year:
Volumen: 30
Number: 1
Pages: 32-39
Country: Cuba
Language: Inglés
Document type: Artículo
Approach: Analítico, descriptivo
Spanish abstract En este trabajo la dependencia de la persistencia de la volatilidad, kurtosis y grados de libertad de una Distribución T-Student será presentada como una alternativa para la estimación de medidas de riesgo en la simulación de los retornos. La medida más usada de riesgo de mercado es la desviación estándar de los retornos, i.e. volatilidad. Sin embargo, medidas alternativas de la volatilidad pueden ser estimadas, por ejemplo el Valor-al-Riesgo (Value-at-Risk, VaR). Existen muchas metodologías para calcular VaR, pero por simplicidad estas pueden ser clasificadas en modelos paramétricos y no paramétricos. En la categoría de modelos paramétricos el modelo GARCH(p,q) es usado para modelar la varianza de retornos que varían en el tiempo
English abstract In this paper the dependence between volatility persistence, kurtosis and degrees of freedom from Student’s t-distribution will be presented in estimation alternative risk measures on simulated returns. As the most used measure of market risk is standard deviation of returns, i.e. volatility. However, based on volatility alternative risk measures can be estimated, for example Value-at-Risk (VaR). There are many methodologies for calculating VaR, but for simplicity they can be classified into parametric and nonparametric models. In category of parametric models the GARCH(p,q) model is used for modeling time-varying variance of returns
Disciplines: Matemáticas
Keyword: Matemáticas aplicadas,
Estadística,
Riesgo,
Modelos paramétricos
Keyword: Mathematics,
Applied mathematics,
Statistics,
Risk,
Parametric models
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