ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

Conditional Value-at-Risk (Expected Shortfall)×แบบจำลอง ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)×การถดถอยควอนไทล์×
สาขาวิชาการเงินเศรษฐมิติเศรษฐมิติ
ตระกูลRegression modelRegression modelRegression model
ปีกำเนิด200020151978
ผู้ริเริ่มRockafellar & Uryasev (2000); Acerbi & Tasche (2002)Box & Jenkins (Box-Jenkins methodology)Koenker & Bassett
ประเภทCoherent tail-risk measureUnivariate time-series modelConditional quantile regression
แหล่งต้นตำรับRockafellar, R. T. & Uryasev, S. (2000). Optimization of Conditional Value-at-Risk. Journal of Risk, 2(3), 21-41. DOI ↗Box, G. E. P., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C. & Ljung, G. M. (2015). Time Series Analysis: Forecasting and Control (5th ed.). Wiley. ISBN: 978-1118675021Koenker, R. & Bassett, G., Jr. (1978). Regression Quantiles. Econometrica, 46(1), 33-50. DOI ↗
ชื่อเรียกอื่นCVaR, expected shortfall, average value-at-risk, tail VaRBox-Jenkins model, ARIMA(p,d,q), ARIMA Modeliconditional quantile regression, regression quantiles, Kantil Regresyon
ที่เกี่ยวข้อง555
สรุปConditional 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.ARIMA is a univariate time-series forecasting model that combines autoregressive, integrated (differencing), and moving-average components to predict a single continuous series from its own past. It is the centrepiece of the Box-Jenkins methodology set out in Box, Jenkins, Reinsel & Ljung's Time Series Analysis (5th ed., 2015).Quantile regression models conditional quantiles of an outcome - the median, the 25th or 75th percentile, and so on - rather than the conditional mean that OLS targets. Introduced by Koenker and Bassett in 1978, it reveals how predictors act across the whole distribution, including its tails.
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: Conditional Value-at-Risk · ARIMA · Quantile Regression. สืบค้นเมื่อ 2026-06-18 จาก https://scholargate.app/th/compare