E. T. López Sanjuán, M. Parra Arévalo, M. Martínez Pizarro
El método de excesos de un umbral de la Teoría de Valores Extremos permite estudiar las medidas de riesgo asociadas a las observaciones situadas en las colas de la distribución, siendo las más utilizadas Value at Risk (VaR) y Conditional Value at Risk (CVaR).
En este trabajo, se presenta una nueva estrategia bayesiana, basada en el algoritmo de Metropolis-Hastings (MH) para estimar ambas medidas, empleando distribuciones a priori altamente informativas, que se construyen mediante las relaciones existentes entre los parámetros de la distribución del conjunto completo de observaciones y los parámetros de la distribución límite (GPD). Esta nueva estrategia, que no sólo emplea los datos de la cola, proporciona mejores estimaciones para el VaR y CVaR que la estrategia habitual de MH. Se muestra también un ejemplo de aplicación práctica.
Keywords: Inferencia Bayesiana; MCMC; MH; VaR, CVaR
Scheduled
Bayesian Methods I
November 8, 2023 4:00 PM
HC4: Sacristía Room