論文の概要: Quantitative Risk Management in Volatile Markets with an Expectile-Based Framework for the FTSE Index
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.13391v1
- Date: Wed, 16 Jul 2025 08:24:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-21 20:43:26.066302
- Title: Quantitative Risk Management in Volatile Markets with an Expectile-Based Framework for the FTSE Index
- Title（参考訳）: FTSE指数の予測的枠組みによる揮発性市場の量的リスク管理
- Authors: Abiodun Finbarrs Oketunji,
- Abstract要約: この研究は、FTSE 100リターンの20年間にわたるデータセットを使用し、高いボラティリティ、市場のクラッシュ、回復フェーズを取り入れている。
期待値ベースのバリュー・アット・リスク(EVaR)は、さまざまな信頼レベルと市場の状況において、従来型のVaRよりも一貫して優れています。
このフレームワークは、不安定な期間に優れた性能を示し、モデルのリスクを低減し、予測精度を向上する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This research presents a framework for quantitative risk management in volatile markets, specifically focusing on expectile-based methodologies applied to the FTSE 100 index. Traditional risk measures such as Value-at-Risk (VaR) have demonstrated significant limitations during periods of market stress, as evidenced during the 2008 financial crisis and subsequent volatile periods. This study develops an advanced expectile-based framework that addresses the shortcomings of conventional quantile-based approaches by providing greater sensitivity to tail losses and improved stability in extreme market conditions. The research employs a dataset spanning two decades of FTSE 100 returns, incorporating periods of high volatility, market crashes, and recovery phases. Our methodology introduces novel mathematical formulations for expectile regression models, enhanced threshold determination techniques using time series analysis, and robust backtesting procedures. The empirical results demonstrate that expectile-based Value-at-Risk (EVaR) consistently outperforms traditional VaR measures across various confidence levels and market conditions. The framework exhibits superior performance during volatile periods, with reduced model risk and enhanced predictive accuracy. Furthermore, the study establishes practical implementation guidelines for financial institutions and provides evidence-based recommendations for regulatory compliance and portfolio management. The findings contribute significantly to the literature on financial risk management and offer practical tools for practitioners dealing with volatile market environments.
- Abstract（参考訳）: 本研究は, 変動市場における量的リスク管理の枠組みとして, 特にFTSE100指数に適用される期待値に基づく手法に注目したものである。
バリュー・アット・リスク(VaR)のような伝統的なリスク対策は、2008年の金融危機とその後の変動期において証明されたように、市場ストレスの期間に重大な制限を示してきた。
本研究は, 終末損失に対する感度を高め, 極端な市場条件下での安定性を向上させることにより, 従来の量子的アプローチの欠点に対処する, 先進的な期待に基づくフレームワークを開発する。
この研究は、FTSE 100リターンの20年間にわたるデータセットを使用し、高いボラティリティ、市場のクラッシュ、回復フェーズを取り入れている。
本手法では,予測回帰モデルのための新しい数学的定式化,時系列解析を用いたしきい値決定手法の強化,堅牢なバックテスト手法を提案する。
実証的な結果は、期待値ベースのバリュー・アット・リスク(EVaR)が、様々な信頼レベルと市場の状況において、従来のVaRの指標を一貫して上回っていることを示している。
このフレームワークは、不安定な期間に優れた性能を示し、モデルのリスクを低減し、予測精度を向上する。
さらに、金融機関の実践的実施ガイドラインを確立し、規制遵守及びポートフォリオ管理のための証拠に基づく勧告を提供する。
この知見は, 金融リスク管理に関する文献に大きく貢献し, 揮発性市場環境に対処する実践者のための実践的ツールを提供する。
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