Precisión/comparación/eficacia del cálculo de VaR a través de diferentes paquetes de R

Question

Mi pregunta es cuál sería el mejor método (en términos de precisión en la estimación) de cálculo de VaR entre los siguientes dos:, también cualquier pequeño fragmento de código será genial como punto de partida para mí.

1er método: Estoy intentando usar una Distribución Generalizada de Pareto (GPD) allí. Creo que el paquete R POT o EVD podría ser de ayuda para ajustar mis datos históricos de rendimiento mensual a una GPD. Luego, utilizando el paquete fExtremes, podría calcularse VaR.

2do método: Otra forma es utilizando el paquete PerformanceAnalytics e intentando calcular VaR de Cornish-Fisher modificado.

Answer 1

Los resultados dependen de la distribución de sus pérdidas.

Si hay mucha desviación de la normalidad, los resultados de VaR de Cornish-Fisher no serán tan precisos como los de GPD. Pero nuevamente, para estimar los bloques máximos de manera efectiva, se necesita una gran cantidad de datos.

Por lo tanto, es difícil decir mucho sin analizar los datos.

Además, yo usaría el paquete QRM que acompaña al libro "Gestión Cuantitativa del Riesgo".