Jon Danielsson

Dernières parutions

Tail Index Estimation: Quantile-Driven Threshold Selection

Document de travail du personnel 2019-28 Jon Danielsson, Lerby Ergun, Laurens de Haan, Casper G. de Vries
Bien qu’ils soient rares, les événements les plus extrêmes (p. ex., les crises économiques) ont souvent d’énormes répercussions. Comme l’échantillon est restreint, il est difficile de déterminer avec précision la probabilité de leur survenue.

Challenges in Implementing Worst-Case Analysis

Document de travail du personnel 2018-47 Jon Danielsson, Lerby Ergun, Casper G. de Vries
Depuis la récente crise financière, l’analyse du pire scénario est utilisée par les autorités de réglementation du secteur financier pour évaluer le risque extrême. Nous apportons de nouvelles perspectives sur cette méthode et sur l’estimation de la valeur extrême qui en découle. Nous calculons le biais des estimateurs d’ordre non paramétrique de la queue de distribution et le comparons au biais associé à la méthode semi-paramétrique de la théorie des valeurs extrêmes (TVE).

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