A g-and-h copula approach to risk measurement in multivariate financial models


Huggenberger, Markus ; Klett, Timo


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URL: https://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/3121
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-31218
Dokumenttyp: Arbeitspapier
Erscheinungsjahr: 2010
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: Mannheimer Manuskripte zu Risikotheorie, Portfolio Management und Versicherungswirtschaft
Band/Volume: 182
Ort der Veröffentlichung: Mannheim
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Betriebswirtschaftslehre > Sonstige - Fakultät für Betriebswirtschaftslehre
MADOC-Schriftenreihe: Lehrstuhl für ABWL, Risikotheorie, Portfolio Management und Versicherungswirtschaft (Albrecht) > Mannheimer Manuskripte zu Risikotheorie, Portfolio Management und Versicherungswirtschaft
Fachgebiet: 330 Wirtschaft
Fachklassifikation: JEL: C46 C32 C16 C51 G10 ,
Normierte Schlagwörter (SWD): GARCH-Prozess , Value at Risk , Multivariate Daten , Aktienindex
Freie Schlagwörter (Englisch): g-and-h distribution , copula , GARCH , Value-at-Risk , stock indices , skewed-t distribution
Abstract: We propose and backtest a multivariate Value-at-Risk model for financial returns based on Tukey's g-and-h distribution. This distributional assumption is especially useful if (conditional) asymmetries as well as heavy tails have to be considered and fast random sampling is of importance. To illustrate our methodology, we fit copula GARCH models with g-and-h distributed residuals to three European stock indices and provide results of out-of-sample Value-at-Risk backtests. We find that our g-and-h model outperforms models with less flexible residual distributions and attains similar results as a benchmark model based on Hansen's skewed-t distribution.
Zusätzliche Informationen:




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