Realizing the extremes: Estimation of tail-risk measures from a high-frequency perspective

极值理论 计量经济学 波动性(金融) ARCH模型 已实现方差 风险价值 透视图(图形) 经济 数学 统计 风险管理 财务 几何学
作者
Marco Bee,Debbie J. Dupuis,Luca Trapin
出处
期刊:Journal of Empirical Finance [Elsevier BV]
卷期号:36: 86-99 被引量:37
标识
DOI:10.1016/j.jempfin.2016.01.006
摘要

This article applies realized volatility forecasting to Extreme Value Theory (EVT). We propose a two-step approach where returns are first pre-whitened with a high-frequency based volatility model, and then an EVT based model is fitted to the tails of the standardized residuals. This realized EVT approach is compared to the conditional EVT of McNeil & Frey (2000). We assess both approaches' ability to filter the dependence in the extremes and to produce stable out-of-sample VaR and ES estimates for one-day and ten-day time horizons. The main finding is that GARCH-type models perform well in filtering the dependence, while the realized EVT approach seems preferable in forecasting, especially at longer time horizons.
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