Mô hình động và VAR đa biến Dynamic models and multivariate var Giới thiệu Chào mừng các bạn quay trở lại! Trong bài học trước, chúng ta đã sử dụng Ước lượng Hill để có được một con số duy nhất, $\hat{\kappa}$, đại diện cho độ dày đuôi của toàn bộ chuỗi dữ liệu. Cách tiếp cận này rất hữu ích nhưng lại ẩn chứa một giả định ngầm: rủi ro là không đổi theo thời gian. Tuy nhiên, bất kỳ ai theo dõi thị trường tài chính đều biết rằng thực tế không phải vậy. Có những giai đoạn thị trường bình lặng và cũng có những giai đoạn “bão tố” khi biến động tăng vọt. Việc sử dụng một thước đo rủi ro tĩnh giống như việc dùng một dự báo thời tiết duy nhất cho cả năm; nó bỏ lỡ những thay đổi quan trọng hàng ngày. Rủi ro tài chính có tính “động” – nó thay đổi liên tục dựa trên những thông tin mới. Bài học này sẽ trang bị cho các bạn hai …