Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightGenelde finansal zaman serileri normal dağılım varsayımına uymayan yüksek basıklık ve çarpıklık özellikleri göstermektedir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışmada finansal kayıpların, kalın kuyruklu α −kararlı dağılım izlediği varsayımı altında, riske maruz değer(VaR) ve koşullu VaR(ES) gibi farklı risk ölçüm yöntemlerini kullanarak finansal riski sayısallaştırmaya çalışıyoruz. Ayrıca α −kararlı dağılım varsayımı altında elde edilmiş risk değerlerini, deneysel yöntem ve normal dağılım varsayımı altında hesaplanmış risk değerleriyle karşılaştırıyoruz. Genelde finansal zaman serileri normal dağılım varsayımına uymayan yüksek basıklık ve çarpıklık özellikleri göstermektedir. Bu nedenle bu özellikleri de modele dahil etmek için, finansal varlık getirilerini α −kararlı dağılımlar ile modellemek makul bir yaklaşım olacaktır. α −kararlı dağılım varsayımı daha güvenilir risk ölçümleri elde etmemize imkan vermektedir. Çünkü α −kararlı dağılımlar finansal varlık getirilerine iyi uyum gösterirler. Sonuç olarak Pfizer hisse senedi verilerini kullanarak modelin geçerliliğini araştırıyoruz.
Abstract
-