Selecting estimated models using chi-square statistics

Estimation

Forecasting robust value-at-risk estimates: Evidence from UK banks

In this paper, we present a novel approach for forecasting Value-at-Risk (VaR) by combining a Bayesian GARCH(1,1) model with Student's-t distribution for the underlying volatility models, vine copula functions to model dependence, and peaks-over-threshold (POT) method of extreme value theory (EVT) to model the tail behaviour of asset returns. We further propose a new approach for threshold selection in extreme value analysis, which we call a hybrid method. The empirical results and back-testing analysis show that the model captures VaR quite well through periods of calmness and crisis; therefore, it is suitable for use as a measure of risk. Our results also suggest that with a correct implementation of the VaR model, Basel III is not needed

Conservatism correction for the market-to-book ratio and Tobin’s q

We decompose the market-to-book ratio into two additive components: a conservatism correction factor and a future-to-book ratio. The conservatism correction factor exceeds the benchmark value of one whenever the accounting for past transactions has been subject to an (unconditional) conservatism bias. The observed history of a firm's past investments allows us to calculate the magnitude of its conservatism correction factor, resulting in an average value that is about two-thirds of the overall market-to-book ratio. We demonstrate that our measure of Tobin's q, obtained as the market-to-book ratio divided by the conservatism correction factor, has greater explanatory power in predicting future investments than the market-to-book ratio by itself. Our model analysis derives a number of structural properties of the conservatism correction factor, including its sensitivity to growth in past investments, the percentage of investments in intangibles, and the firm's cost of capital. We provide empirical support for these hypothesized structural properties

[Sélection de régresseurs par estimateurs non paramétriques]

Série D ; 94-14D Diffusion du document : INRA Station d'Economie et Sociologie rurales CRA Auzeville BP 27 31326 Castanet-Tolosan (FRA) ; (Côte : F3 405) 94-14DUn critère d'évaluation d'un modèle de régression non paramétrique est proposé. On montre qu'il converge vers la variance résiduelle du modèle pour une large classe de processus stationnaires et de méthodes d'estimation. De plus, une formule non paramétrique de décomposition de la variance faisant intervenir ce critère est établie. Ceci conduit à une mesure d'ajustement comprise entre zéro et un, en échantillon fini. On montre aussi que le critère proposé est asymptotiquement normal en racine de n, et efficace dans le cas particulier d'observations indépendantes et identiquement distribuées, et pour la méthode du noyau. Ceci permet de proposer une procédure de test pour la sélection de régresseurs dans le cas de modèles non-emboîtés. Des simulations confirment l'utilité de ces résultats en échantillon fini

[Utilisation des tests de Cox dans une procédure de modèle de sélection]

Série D ; 94-13D Diffusion du document : INRA Station d'Economie et Sociologie rurales CRA Auzeville BP 27 31326 Castanet-Tolosan (FRA) ; (Côte : F2 260 (2)) 94-13DLa procédure de choix de modèles, basée sur les tests de Cox, est comparée à la procédure basée sur le rapport de vraisemblance récemment proposée par Q. H. Vuong (1989). Cette comparaison est menée à partir des propriétés asymptotiques des tests, ainsi que sur la base d'une étude sur données simulées

[Sélection de régresseurs par estimateurs non paramétriques]

Série D ; 94-14D Diffusion du document : INRA Station d'Economie et Sociologie rurales CRA Auzeville BP 27 31326 Castanet-Tolosan (FRA) ; (Côte : F3 405) 94-14DUn critère d'évaluation d'un modèle de régression non paramétrique est proposé. On montre qu'il converge vers la variance résiduelle du modèle pour une large classe de processus stationnaires et de méthodes d'estimation. De plus, une formule non paramétrique de décomposition de la variance faisant intervenir ce critère est établie. Ceci conduit à une mesure d'ajustement comprise entre zéro et un, en échantillon fini. On montre aussi que le critère proposé est asymptotiquement normal en racine de n, et efficace dans le cas particulier d'observations indépendantes et identiquement distribuées, et pour la méthode du noyau. Ceci permet de proposer une procédure de test pour la sélection de régresseurs dans le cas de modèles non-emboîtés. Des simulations confirment l'utilité de ces résultats en échantillon fini

[Un estimateur intégral de la variance résiduelle dans une régression non paramétrique]

Série D ; 96-04D (Côte : F3 466) Diffusion du document : INRA Unité d'Economie et Sociologie rurales CRA Auzeville BP 27 31326 Castanet-Tolosan (FRA) 96-04DOn propose un nouvel estimateur de la variance résiduelle dans un modèle de régression non paramétrique. Cet estimateur est basé sur l'intégrale des carrés des résidus et est valable quelle que soit la forme de l'hétéroscédasticité. On montre la convergence de l'estimateur sous des conditions générales et on dérive une formule de décomposition non paramétrique de la variance. Les simulations montrent que notre estimateur a de bonnes propriétés en petits échantillons

[Utilisation des tests de Cox dans une procédure de modèle de sélection]

Série D ; 94-13D Diffusion du document : INRA Station d'Economie et Sociologie rurales CRA Auzeville BP 27 31326 Castanet-Tolosan (FRA) ; (Côte : F2 260 (2)) 94-13DLa procédure de choix de modèles, basée sur les tests de Cox, est comparée à la procédure basée sur le rapport de vraisemblance récemment proposée par Q. H. Vuong (1989). Cette comparaison est menée à partir des propriétés asymptotiques des tests, ainsi que sur la base d'une étude sur données simulées

[Un estimateur intégral de la variance résiduelle dans une régression non paramétrique]

Série D ; 96-04D (Côte : F3 466) Diffusion du document : INRA Unité d'Economie et Sociologie rurales CRA Auzeville BP 27 31326 Castanet-Tolosan (FRA) 96-04DOn propose un nouvel estimateur de la variance résiduelle dans un modèle de régression non paramétrique. Cet estimateur est basé sur l'intégrale des carrés des résidus et est valable quelle que soit la forme de l'hétéroscédasticité. On montre la convergence de l'estimateur sous des conditions générales et on dérive une formule de décomposition non paramétrique de la variance. Les simulations montrent que notre estimateur a de bonnes propriétés en petits échantillons