Xiaott
2023-10-15 21:20使用gev方法會漏掉一些極大值，這不是缺點嗎？數(shù)據(jù)聚集在某一區(qū)域，用pot可以把他們都涵蓋進去，而gev基本上都舍棄了，是不是pot更好呢？
所屬：FRM Part II > Market Risk Measurement and Management 視頻位置 相關試題
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2個回答
黃石助教
2023-10-16 13:40
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同學你好。傳統(tǒng)的極值理論均假設數(shù)據(jù)是獨立同分布的，而實踐中數(shù)據(jù)之間往往不是獨立的，分布也不盡相同，且往往存在clustering（以回報率為例，若今天回報率高，那么明天回報率大概率也高）。對于這種假設的違背，一般有兩種處理手段，一是直接使用GEV，因為GEV是對每個樣本中最大的值進行建模，而最大的值之間往往不太受到clustering的影響（比如就是因為一個外生的shock導致的一個極端值，每期的極端值之間不太容易出現(xiàn)clustering），且隨著樣本的增大clustering的影響會更小。但是GEV確實存在一些缺點，比如同學所說。針對non-iid data這一問題也存在更先進的模型，這個就遠超F(xiàn)RM考綱了哈。
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趙靈兒
2023-10-22 21:19該回答已被題主采納
想問一下GEV POT是否要求損失數(shù)據(jù)是iid
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