ScholarGate
সহকারী

পদ্ধতির তুলনা করুন

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

টেইল রিস্ক পরিমাপক (প্রত্যাশিত ঘাটতি, বর্ণালী, প্রত্যাশিত মান)×আর্থিক সিরিজের জন্য মার্কভ রিজিমি-সুইচিং মডেল×
ক্ষেত্রঅর্থায়নঅর্থায়ন
পরিবারRegression modelRegression model
উদ্ভবের বছর19991989
প্রবর্তকArtzner, Delbaen, Eber & Heath (coherent risk axioms); Acerbi & Tasche (Expected Shortfall)James D. Hamilton
ধরনCoherent tail risk measureMarkov regime-switching time-series model
মৌলিক উৎসArtzner, P., Delbaen, F., Eber, J.-M. & Heath, D. (1999). Coherent Measures of Risk. Mathematical Finance, 9(3), 203–228. DOI ↗Hamilton, J. D. (1989). A New Approach to the Economic Analysis of Nonstationary Time Series and the Business Cycle. Econometrica, 57(2), 357-384. DOI ↗
অপর নামexpected shortfall, conditional value at risk, CVaR, spectral risk measureMarkov switching model, Hamilton regime-switching model, MS-AR, hidden Markov regime model
সম্পর্কিত51
সারসংক্ষেপTail risk measures quantify the loss distribution beyond Value-at-Risk (VaR). Expected Shortfall — the expected loss given that VaR is exceeded — is the leading coherent risk measure, formalised by Artzner, Delbaen, Eber and Heath (1999) and shown to be coherent by Acerbi and Tasche (2002). Spectral and expectile-based measures generalise it.The Markov regime-switching model, introduced by James D. Hamilton in 1989, is a hidden-state time-series model in which financial series such as returns or volatility behave with different parameters across distinct economic regimes (bull/bear or high/low volatility). It is the financial application of Hamilton's MS-AR model, where an unobserved Markov state governs which parameter set is active at each point in time.
ScholarGateডেটাসেট
  1. v1
  2. 2 উৎস
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 উৎস
  3. PUBLISHED

অনুসন্ধানে যান স্লাইড ডাউনলোড করুন

ScholarGateপদ্ধতির তুলনা করুন: Tail Risk Measures · Regime-Switching Model. 2026-06-19 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/compare