Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/257954 
Erscheinungsjahr: 
2019
Quellenangabe: 
[Journal:] Risks [ISSN:] 2227-9091 [Volume:] 7 [Issue:] 4 [Article No.:] 116 [Publisher:] MDPI [Place:] Basel [Year:] 2019 [Pages:] 1-14
Verlag: 
MDPI, Basel
Zusammenfassung: 
This article is concerned with the study of the tail correlation among equity indices by means of dynamic copula functions. The main idea is to consider the impact of the use of copula functions in the accuracy of the model's parameters and in the computation of Value-at-Risk (VaR). Results show that copulas provide more sophisticated results in terms of the accuracy of the forecasted VaR, in particular, if they are compared with the results obtained from Dynamic Conditional Correlation (DCC) model.
Schlagwörter: 
copula functions
Monte Carlo simulation techniques
risk measures
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Creative-Commons-Lizenz: 
cc-by Logo
Dokumentart: 
Article
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