เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| มาตรวัดความเสี่ยงหาง (Expected Shortfall, Spectral, Expectile)× | แบบจำลอง GARCH (การพยากรณ์ความผันผวน)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา≠ | การเงิน | เศรษฐมิติ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 1999 | 1986 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Artzner, Delbaen, Eber & Heath (coherent risk axioms); Acerbi & Tasche (Expected Shortfall) | Tim Bollerslev |
| ประเภท≠ | Coherent tail risk measure | Conditional volatility model |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Artzner, P., Delbaen, F., Eber, J.-M. & Heath, D. (1999). Coherent Measures of Risk. Mathematical Finance, 9(3), 203–228. DOI ↗ | Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น≠ | expected shortfall, conditional value at risk, CVaR, spectral risk measure | GARCH, GARCH(1,1), conditional volatility model, GARCH Modeli (Oynaklık Tahmini) |
| ที่เกี่ยวข้อง | 5 | 5 |
| สรุป≠ | Tail 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 Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) model, introduced by Tim Bollerslev in 1986, models the time-varying conditional variance of a financial time series. It captures volatility clustering and the ARCH effect, and is the standard tool for estimating risk and volatility in return series. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|