Прогнозирование VaR с помощью модели условной плотности

Аннотация Целью работы было поставлено сравнение двух моделей ARCD-ARCH и ARCD-ARCH с добавлением качественных переменных для прогнозирования VaR. Модели были оценены для дневных логарифмических доходностей S&P500 за период с 2000 по 2017 года, выборка была разделена на 2 части, а именно, на обучающую (для оценки коэффициентов) и на тестовую (для сравнения моделей). Сравнение проводилось с помощью логарифмической скоринговой модели. Результат показал превосходство качества прогноза стандартной ARCD-ARCH модели над альтернативной. Данное явление вероятно является следствием объяснения ARCH эффекта объемом торгов, что приводит к исчезновению самого эффекта. Это было протестировано с помощью построения EGARCH модели с включением объема торгов в спецификацию условной дисперсии. Коэффициент для качественной переменной оказался значимым в то время как коэффициенты для EGARCH переменных оказались незначимы, что подтверждает отсутствие ARCH эффекта при наличии объема торгов как регрессора в спецификации дисперсии.