Sehr geehrte Damen und Herren,

 

ich schreibe Ihnen, da ich eine Frage zum package fGarch der
Statistiksoftware R habe. Kurz zu meiner Person. Ich komme aus Österreich
genauer gesagt aus Wien und studiere an der Fachhochschule des bfi Wien
„Quantitative Asset and Risk Management“. Zur Zeit befinde ich mich  im 3.
Semester des Masterlehrganges und schreibe an meiner Master Thesis. Der
Titel lautet „AN EXTREME VALUE THEORY APPROACH IN MARKET RISK MANAGEMENT”.
Ich untersuche ob die Value at Risk Berechnung im Marktrisikobereich mit
Hilfe der Extremwerttheorie besser oder genauer funktioniert als
Standardmethoden (Normal oder Student t Verteilung, Historische Simulation
vs. Parametrischer Ansatz). Ich programmiere die verschiedenen VaR Modelle
in R und verwende unter anderem auch das package „fGarch“. Um einen GARCH
Prozess an eine Zeitreihe zu fitten verwende ich die  Funktion „garchFit“.
Ich verwende in dieser Funktion verschieden Verteilungen. Also
Normalverteilung und Student-t Verteilung. Wenn ich bei cond.dist=“std“
eingebe schätzt die Funktion mir die GARCH Parameter mit student-t
innovations. Das funktioniert alles soweit jedoch sind die Freiheitsgrade
mit max. 10 begrenzt. Dh es gibt, wenn ich die Schätzung 5000 mal auf einer
Zeitreihe mit rolling window laufen lasse, keine Situation wo die
Freiheitsgrade 10 übersteigen. Ist dies so gewollt, oder einfach ein Fehler
in der Funktion? 

 

Meiner Meinung sollten die Freiheitsgrade einer Student-t Verteilung 10
übersteigen, da man allgemein sagt dass erst ab 30 FG eine Normalverteilung
approximiert wird.

 

Vielleicht können Sie mir weiterhelfen. Ich wäre Ihnen sehr dankbar!

Liebe Grüße aus Österreich

Heinrich Lahmer

 

 

 


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