Quantile Sieve Estimates for Time Series
- We consider the problem of estimating the conditional quantile of a time series at time \(t\) given observations of the same and perhaps other time series available at time \(t-1\). We discuss sieve estimates which are a nonparametric versions of the Koenker-Bassett regression quantiles and do not require the specification of the innovation law. We prove consistency of those estimates and illustrate their good performance for light- and heavy-tailed distributions of the innovations with a small simulation study. As an economic application, we use the estimates for calculating the value at risk of some stock price series.
Verfasser*innenangaben: | Jürgen Franke, Jean-Pierre Stockis, Joseph Tadjuidje |
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URN: | urn:nbn:de:hbz:386-kluedo-14779 |
Schriftenreihe (Bandnummer): | Report in Wirtschaftsmathematik (WIMA Report) (105) |
Dokumentart: | Preprint |
Sprache der Veröffentlichung: | Englisch |
Jahr der Fertigstellung: | 2007 |
Jahr der Erstveröffentlichung: | 2007 |
Veröffentlichende Institution: | Technische Universität Kaiserslautern |
Datum der Publikation (Server): | 05.02.2007 |
Freies Schlagwort / Tag: | conditional quantile; neural network; qualitative threshold model; sieve estimate; time series |
Fachbereiche / Organisatorische Einheiten: | Kaiserslautern - Fachbereich Mathematik |
DDC-Sachgruppen: | 5 Naturwissenschaften und Mathematik / 510 Mathematik |
Lizenz (Deutsch): | Standard gemäß KLUEDO-Leitlinien vor dem 27.05.2011 |