The focus in this chapter is on imp

The focus in this chapter is on implementing two of the risk measures discussed in
Chapter 4: VaR and ES. The third, volatility, was covered earlier in the book.
There are two main methods for forecasting VaR and ES: nonparametric and
parametric. In some special cases we might see a combination of the two. Nonparametric
risk forecasting generally refers to historical simulation (HS), which uses
the empirical distribution of data to compute risk forecasts. No statistical models are
assumed nor are any parameter estimates required for nonparametric methods

Kết quả (Việt) 1:

Trọng tâm trong chương này đang thực hiện hai trong số các biện pháp của rủi ro thảo luận trongChương 4: VaR và ES. Thứ ba, bay hơi, đã được bảo hiểm trước đó trong cuốn sách.Có hai phương pháp chính để dự báo VaR và ES: nonparametric vàtham số. Trong một số trường hợp đặc biệt, chúng ta có thể thấy một sự kết hợp của hai. Nonparametricrủi ro dự báo nói chung đề cập đến lịch sử mô phỏng (HS), các sử dụngphân phối thực nghiệm của dữ liệu để tính toán rủi ro dự báo. Không có mô hình thống kêgiả định cũng không phải là bất kỳ số ước lượng tham số cần thiết cho phương pháp nonparametric

Kết quả (Việt) 2:

Trọng tâm trong chương này là về việc thực hiện hai trong số các biện pháp nguy thảo luận trong
Chương 4: VaR và ES. . Thứ ba, biến động, được bao phủ trước đó trong cuốn sách
Có hai phương pháp chính để dự báo VaR và ES: không tham số và
tham số. Trong một số trường hợp đặc biệt, chúng tôi có thể thấy một sự kết hợp của cả hai. Không tham
dự báo nguy cơ thường dùng để mô phỏng lịch sử (HS), trong đó sử dụng
sự phân bố thực nghiệm của dữ liệu để tính toán dự báo rủi ro. Không có mô hình thống kê được
giả định cũng không được bất kỳ ước lượng tham số cần thiết cho phương pháp phi tham