Si tengo muchos puntos de datos y un número de variables dependientes diferentes, ¿puedo utilizar el teorema del límite central para asumir que los datos son normales multivariantes y calcular mi VAR? ¿Es este el uso apropiado del teorema del límite central para el cálculo del VAR?
Respuestas
¿Demasiados anuncios?
mendicant
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Hay varios métodos para calcular el VAR: i) histórico, ii) de varianza-covarianza, y iii) monte carlo. iv) técnicas de cópula. Supongo que está preguntando por el método ii).
Si los datos no son normales multivariados e i.i.d., el enfoque de la varianza-covarianza no reflejará el verdadero riesgo. Por ejemplo, si hay correlación serial, el riesgo se subestima.
Su intuición sobre el uso del teorema del límite central puede aplicarse utilizando un el arranque enfoque para estimar el VAR. Este enfoque trata el propio VAR como una variable aleatoria que se estima con confianza. El VAR tiene algunas propiedades muy inusuales, ya que no es una medida de riesgo coherente - así que ¡buena suerte! Hay varios posts en este sitio sobre cómo hacer bootstrapping.
Cedric
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46
Si no estás tomando una media de muchos valores (con varianza finita) entonces el teorema del límite central no se aplica. Para calcular el VaR de todos modos puedes empezar a tomar el cuantil empírico o utilizar estimadores más sofisticados, como mencionaba la otra respuesta.
Lo siento pero no me queda claro el papel de esas diferentes variables dependientes.
PD: por favor, distinga entre VaR (Valor en Riesgo) y VAR (autoregresión vectorial)
