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Erschienen in:
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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Value-at-Risk Forecasts Based on Decomposed Return Series: The Short Run Matters

verfasst von : Theo Berger

Erschienen in: Operations Research Proceedings 2015

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

We apply wavelet decomposition to decompose financial return series into a time frequency domain and assess the relevant frequencies for adequate daily Value-at-Risk (VaR) forecasts. Our results indicate that the frequencies that describe the short-run information of the underlying time series comprise the necessary information for daily VaR forecasts.

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Fußnoten
1
Due to its late listing we excluded Visa.
 
2
For the interested reader, we are happy to provide a detailed methodological description of our study upon request.
 
Literatur
1.
Berger, T.: A wavelet based approach to measure and manage contagion at different time scales. Physica A 436, 338–350 (2015)CrossRef
2.
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Gençay, R., Selçuk, F., Whitcher, B.: Scaling properties of foreign exchange volatility. Physica A 289, 249–266 (2001)CrossRef
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Jorion, P.: Value at Risk: The New Benchmark for Controlling Derivatives Risk. McGraw, New York (2007)
5.
Ramsey, J.B., Uskinov, D., Zaslavsky, G.M.: An analysis of U.S. stock price behavior using wavelets. Fractals 3, 377–389 (1995)CrossRef
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Reboredo, J., Riveiro-Castro, M.: Wavelet-based evidence of the impact of oil prices on stock returns. Int. Rev. Econ. Financ. 29, 145–176 (2014)CrossRef
Metadaten
Titel
Value-at-Risk Forecasts Based on Decomposed Return Series: The Short Run Matters
verfasst von
Theo Berger
Copyright-Jahr
2017
Buch
Operations Research Proceedings 2015

Print ISBN: 978-3-319-42901-4

Electronic ISBN: 978-3-319-42902-1

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-42902-1_68

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