Chào mừng các bạn đến với bài học thứ năm! Trong các bài học trước, chúng ta đã tập trung vào việc mô hình hóa và giải thích hành vi “trung tâm” của phân phối lợi nhuận – tức là những gì thường xảy ra. Tuy nhiên, trong quản lý rủi ro tài chính, mối quan tâm lớn nhất của chúng ta thường không phải là những biến động hàng ngày, mà là khả năng xảy ra những sự kiện cực đoan: một cú sụp đổ thị trường, một khoản lỗ khổng lồ, hay một cuộc khủng hoảng tài chính. Những sự kiện này, dù hiếm gặp, lại có sức tàn phá nặng nề nhất. Các mô hình thống kê cổ điển, đặc biệt là những mô hình dựa trên giả định phân phối chuẩn, thường thất bại thảm hại trong việc dự báo các sự kiện này. Phân phối chuẩn có “đuôi mỏng”, nghĩa là nó đánh giá xác suất xảy ra các giá trị rất lớn hoặc rất nhỏ là gần như bằng không. Nhưng thực tế lại …
Các bài đã xem
- Hướng dẫn thực hành ước lượng mô hình SV bằng Stata
- Tổng hợp và lý thuyết nâng cao
- Ước lượng và diễn giải kết quả từ mô hình Logit và Probit
- Thực hành MVMA với hiệu ứng cố định và ngẫu nhiên
- Hướng dẫn thực hành tổng hợp với Stata
- Nền tảng về quá trình lévy và mô hình CARMA
- Hồi quy giả và các kiểm định đồng liên kết trong dữ liệu bảng
- Nền tảng lý thuyết về các cơ chế dữ liệu khuyết
- Các phương pháp phòng ngừa rủi ro nâng cao
- Những cân nhắc thực tiễn khi triển khai
- Ứng dụng mô hình ARMA để dự báo trong tài chính
- Kiểm định nghiệm đơn vị thế hệ thứ nhất
- Tổng hợp và so sánh các phương pháp
- Nền tảng mô hình hồi quy cho phương sai
-
Xem thêm