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Erschienen in:
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2007 | OriginalPaper | Buchkapitel

GARCH Processes with Non-parametric Innovations for Market Risk Estimation

verfasst von : José Miguel Hernández-Lobato, Daniel Hernández-Lobato, Alberto Suárez

Erschienen in: Artificial Neural Networks – ICANN 2007

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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A procedure to estimate the parameters of GARCH processes with non-parametric innovations is proposed. We also design an improved technique to estimate the density of heavy-tailed distributions with real support from empirical data. The performance of GARCH processes with non-parametric innovations is evaluated in a series of experiments on the daily log-returns of IBM stocks. These experiments demonstrate the capacity of the improved estimator to yield a precise quantification of market risk.

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Metadaten
Titel
GARCH Processes with Non-parametric Innovations for Market Risk Estimation
verfasst von
José Miguel Hernández-Lobato
Daniel Hernández-Lobato
Alberto Suárez
Copyright-Jahr
2007
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Artificial Neural Networks – ICANN 2007

Print ISBN: 978-3-540-74693-5

Electronic ISBN: 978-3-540-74695-9

Copyright-Jahr: 2007

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-540-74695-9_74