ScholarGate
সহকারী

পদ্ধতির তুলনা করুন

নির্বাচিত পদ্ধতিগুলো পাশাপাশি পর্যালোচনা করুন; যে সারিগুলোয় পার্থক্য আছে সেগুলো চিহ্নিত করা হয়।

শর্তাধীন ঝুঁকি-মূল্য (প্রত্যাশিত ঘাটতি)×Realized Volatility এবং HAR মডেল×
ক্ষেত্রঅর্থায়নঅর্থায়ন
পরিবারRegression modelRegression model
উদ্ভবের বছর20002009
প্রবর্তকRockafellar & Uryasev (2000); Acerbi & Tasche (2002)Corsi (HAR model); Andersen, Bollerslev, Diebold & Labys (realized volatility)
ধরনCoherent tail-risk measureTime-series regression of realized variance
মৌলিক উৎসRockafellar, R. T. & Uryasev, S. (2000). Optimization of Conditional Value-at-Risk. Journal of Risk, 2(3), 21-41. DOI ↗Corsi, F. (2009). A Simple Approximate Long-Memory Model of Realized Volatility. Journal of Financial Econometrics, 7(2), 174-196. DOI ↗
অপর নামCVaR, expected shortfall, average value-at-risk, tail VaRrealized variance, HAR model, heterogeneous autoregressive model of realized volatility, HAR-RV
সম্পর্কিত55
সারসংক্ষেপConditional Value-at-Risk (CVaR), also called Expected Shortfall, is a coherent tail-risk measure that quantifies the conditional expectation of losses beyond the Value-at-Risk threshold. It was introduced for optimization by Rockafellar and Uryasev (2000) and shown to be coherent by Acerbi and Tasche (2002), and it has replaced VaR as the regulatory standard under Basel III/IV.Realized volatility estimates an asset's variance directly from high-frequency intraday returns rather than from a parametric latent process. The Heterogeneous Autoregressive (HAR) model of Corsi (2009), building on the realized-volatility framework of Andersen, Bollerslev, Diebold and Labys (2003), forecasts this measure by combining daily, weekly, and monthly volatility components, and is a strong alternative to GARCH for volatility prediction.
ScholarGateডেটাসেট
  1. v1
  2. 2 উৎস
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 উৎস
  3. PUBLISHED

অনুসন্ধানে যান স্লাইড ডাউনলোড করুন

ScholarGateপদ্ধতির তুলনা করুন: Conditional Value-at-Risk · Realized Volatility. 2026-06-17 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/compare