For one of the methods discussed be

For one of the methods discussed below—historical simulation (HS)—we forecast
risk by the ð p  TÞth observation. Therefore, p  T needs to be an integer. For example,
if the sample size is 250 and we want 1% VaR, we would need to use the 2:5th
observation, which of course does not exist. Interpolating between the 2nd and 3rd
observations might seem the answer, but unfortunately there is no correct way to do
5
Implementing risk forecasts
such an interpolation because of the nonlinearity of the distribution. A possible solution
is to discard the first 50 observations to obtain a sample size of 200

Kết quả (Việt) 1:

Đối với một trong những phương pháp thảo luận dưới đây-lịch sử mô phỏng (HS) — chúng tôi dự báorủi ro bằng cách quan sát TÞth p ð. Do đó, p T cần phải là một số nguyên. Ví dụ,Nếu kích thước mẫu là 250 và chúng tôi muốn 1% VaR, chúng tôi sẽ cần phải sử dụng 2:5thquan sát, mà tất nhiên không tồn tại. Interpolating giữa 2 và 3quan sát có vẻ câu trả lời, nhưng tiếc là không có cách chính xác để làm5Triển khai thực hiện dự báo nguy cơnhư vậy một một vài từ vì nonlinearity trong bản phân phối. Một giải pháp có thểlà để loại bỏ các quan sát đầu tiên 50 để có được một kích thước mẫu 200

Kết quả (Việt) 2:

Đối với một trong các phương pháp thảo luận dưới đây, lịch sử mô phỏng (HS) -Chúng tôi dự báo
rủi ro bằng các ð p? TÞth quan sát. Vì vậy, p? T cần phải là một số nguyên. Ví dụ,
nếu kích thước mẫu là 250 và chúng tôi muốn 1% VaR, chúng tôi sẽ cần phải sử dụng 2: 5
quan sát, trong đó tất nhiên không tồn tại. Nội suy giữa 2 và 3
quan sát dường như là câu trả lời, nhưng tiếc là không có cách nào chính xác để làm
5
dự báo nguy cơ thực hiện
một nội suy như vậy vì sự phi tuyến của phân phối. Một giải pháp có thể
là để loại bỏ 50 quan sát đầu tiên để có được một kích thước mẫu của 200