Resumen

En este artículo, proponemos un estimador de cuantil condicional extremo. La derivación del estimador se basa en la autoregresión de cuantiles extremos. Se agrega una restricción de no cruce durante la estimación para evitar posibles cruces de cuantiles. Se deriva la consistencia del estimador y también se presentan resultados de simulación para respaldar su validez. Utilizando el Error Cuadrático Medio de la Raíz Promedio (ARMSE), comparamos el rendimiento de nuestro estimador con los rendimientos de otros dos estimadores de cuantil condicional extremo existentes. También se proporcionan los resultados de la prueba posterior de las previsiones de Valor en Riesgo condicional a un día.

• Materias:Análisis de tendencias Modelos de pronóstico Metodología de verosimilitud Estudios longitudinales Ecuaciones encadenadas
• Subjects:Trend analysis Forecasting models Likelihood methodology Longitudinal studies Chained equations
• Palabras claves:Estimador de cuantil; Autorregresión de cuantil extremo; Restricción de no cruce; Consistencia; Resultados de simulación; Pronósticos de Valor en Riesgo
• Keywords:Quantile estimator; Extreme quantile autoregression; Noncrossing restriction; Consistency; Simulation results; Value at Risk forecasts