Further development of semiparametric volatility models and their applications to value at risk and expected shortfall

Nach der Umsetzung von Basel III und der bevorstehenden Fertigstellung wurde dem Risikomanagement von Unternehmen, Finanzinstituten und vom Basler Ausschuss für Bankenaufsicht bereits sogar noch mehr Aufmerksamkeit gewidmet als bisher.Zur Untersuchung des langfristigen und kurzfristigen Marktrisikos wird eine zeitvariable Skalenfunktion eingeführt, die auf parametrischen Modellen basiert. Das Marktrisiko wird in ein kurzfristiges Risiko und ein langfristiges Risiko zerlegt. Aufgrund des freien parametrischen Modells ist die Schätzung der Skalenfunktion ohne parametrische Annahme. Iterative Plug-In-Algorithmen werden entwickelt, um die Bandbreite und den Leistungsparameter (Box-Cox Exponenten) zu schätzen. Der Moving Block Bootstrap wird ausgeführt, um das Konfidenzintervall des Leistungsparameters (Box-Cox Exponenten) abzuschätzen. Die empirischen Befunde deuten auf eine gute Performanz der allgemeinen Box-Cox transformierten semiparametrischen Modelle hin.VaR und ES werden auch von den allgemeinen semiparametrischen Modellen vorhergesagt. Bekannte Modelle wie die herkömmlichen GARCH Modelle dienen als parametrische Erweiterungen. Das Backtesting mit dem semiparametrischen Ansatz für VaR und ES wird ebenfalls erörtert. Obwohl Kupiecs POF- und Unabhängigkeits-test durchgeführt werden, wird die Robustheit der Ergebnisse in Frage gestellt. Nach Basel III wird der Ampeltest unter Berücksichtigung der kumulativen Wahrscheinlichkeit angewendet. Für ES wird ein Verstoßindikator eingeführt. Verlustfunktionen von Aufsichtsbehörden und Unternehmen werden ebenfalls erörtert. In den empirischen Fällen haben sich die semiparametrischen Modelle als notwendige Werkzeuge im Risikomanagement erwiesen.Following the implementation of Basel III and its forthcoming finalization, risk management has been already paid high attention by firms, financial institutions and even the Basel Committee on Banking Supervision. To examine the long-term and short-term market risk, a time-varying scale function is introduced based on parametric models. The market risk is decomposed into a short-term risk and a long-term risk. Due to the free parametric model, the estimation of the scale function is without parametric assumption. Iterative plug-in algorithms are developed to estimate the bandwidth and the power parameter. The moving block bootstra is carried out to estimate the confidence interval of the power parameter. The empirical findings indicate a good performance of the general power transformed semiparametric models.VaR and ES are also predicted by the general semiparametric models. Well known models, such as the GARCH class models, are as parametric extensions. Backtesting with the semiparametric approach for both VaR and ES are also discussed. Although the Kupiecs POF test and independence test are carried out, the robustness of the results is challenged. Following Basel III, the traffic light test, considering the cumulative probability, is applied. For ES, a breach indicator is introduced. Loss functions from regulators and firms are also discussed. In the empirical cases, the semiparametric models are proved to be necessary tools in risk management.von Xuehai Zhang, M.A.Tag der Verteidigung: 22.10.2019Universität Paderborn, Dissertation, 201