ScholarGate
Trợ lý

So sánh phương pháp

Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.

Các thước đo rủi ro đuôi (Expected Shortfall, Phổ, Kỳ vọng)×Mô hình GARCH (Dự báo Biến động)×
Lĩnh vựcTài chínhKinh tế lượng
HọRegression modelRegression model
Năm ra đời19991986
Người khởi xướngArtzner, Delbaen, Eber & Heath (coherent risk axioms); Acerbi & Tasche (Expected Shortfall)Tim Bollerslev
LoạiCoherent tail risk measureConditional volatility model
Công trình gốcArtzner, 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 ↗
Tên gọi khácexpected shortfall, conditional value at risk, CVaR, spectral risk measureGARCH, GARCH(1,1), conditional volatility model, GARCH Modeli (Oynaklık Tahmini)
Liên quan55
Tóm tắtTail 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.
ScholarGateBộ dữ liệu
  1. v1
  2. 2 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED

Đến trang tìm kiếm Tải xuống bản trình chiếu

ScholarGateSo sánh phương pháp: Tail Risk Measures · GARCH Model. Truy cập ngày 2026-06-18 từ https://scholargate.app/vi/compare