Моделирование вероятности превышения порогового значения доходности и его применение для анализа рисков

Настоящая работа посвящена новой спецификации авторегрессионной модели бинарного выбора для оценки вероятности превышения доходностью заданного порогового значения, также изучению ее применимости для решения задач риск-менеджмента, в том числе расчета стоимостной меры риска (VaR) . Автором предложена новая параметризация уравнения волатильности, которая подразумевает наличие дополнительной случайной компоненты. Такая модель не может быть оценена с использованием методов классической статистики, поэтому в качестве соответствующего инструмента был выбран байесовский NUTS-алгоритм. Рассчитанные вероятности превышения доходностью заданного порогового значения послужили основой для расчета VaR. В качестве набора данных была взята дневная доходность обыкновенных акций ПАО «Сбербанк» и минутная доходность валютной пары USD-RUB. Результаты оценки VaR проверены на условную сходимость к истинному значению VaR с помощью теста Engle и Manganelli для динамических квантилей.