 | | | | Abstract:
Questo paper tratta il problema di incorporare il rischio specifico nel VaR. Il problema viene affrontato ipotizzando che il processo di generazione dei dati sia una mistura di tre distribuzioni normali: la distribuzione relativa ai periodi "normali" genera la maggior parte delle osservazioni, le altre due distribuzioni sono caratterizzate da una media spostata, rispettivamente, verso l'alto e verso il basso. L'entità di tali salti permette di incorporare il rischio di evento, che si riflette in una distribuzione a code pesanti. La metodologia utilizzata per stimare i parametri, basata sull'algoritmo EM, permette di stimare tutti i parametri a partire dai dati, senza introdurre alcuna ipotesi a priori. Gli esempi presentati confermano, anche tramite un confronto con altre metodologie, l'appropriatezza del modello per la stima del VaR. |