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Value-at-Risk and Extreme Returns

Jon Danielsson and Casper G. De Vries
Annales d'Économie et de Statistique
No. 60, Microstructure des marchés financiers / Financial Market Microstructure (Oct. - Dec., 2000), pp. 239-270
Published by: GENES on behalf of ADRES
Stable URL: http://www.jstor.org/stable/20076262
Page Count: 32
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Value-at-Risk and Extreme Returns
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Abstract

We propose a semi-parametric method for unconditional Value-at-Risk (VaR) evaluation. The largest risks are modelled parametrically, while smaller risks are captured by the non-parametric empirical distribution function. A comparison of methods on a portfolio of stock and option returns reveals that at the 5% level the RiskMetrics analysis is best, but for predictions of low probability worst outcomes, it strongly underpredicts the VaR while the semi-parametric method is the most accurate. /// Nous présentons une méthode semi-paramétrique pour évaluer la valeur-à-risque (VaR). Les risques les plus grands sont modélisés paramétriquement, alors que les petits risques sont approchés par la distribution empirique. Une comparaison des méthodes sur les rendements d'un portefeuille d'actions et options montre qu'au niveau de confiance de 5%, la méthode proposée par J. P. Morgan ("RiskMetrics") est la meilleure, mais que pour les prédictions pour les plus grandes pertes à des bas niveaux de probabilité, la méthode semi-paramétrique est supérieure, la méthode "RiskMetrics" sous-évalue la VaR.

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