Estimating systematic risk under extremely adverse market conditions / by Maarten R.C. van Oordt and Chen Zhou. : FB3-5/2016-22E-PDF

This paper considers the problem of estimating a linear model between two heavy-tailed variables if the explanatory variable has an extremely low (or high) value. We propose an estimator for the model coefficient by exploiting the tail dependence between the two variables and prove its asymptotic properties. Simulations show that our estimation method yields a lower mean squared error than regressions conditional on tail observations. In an empirical application we illustrate the better performance of our approach relative to the conditional regression approach in projecting the losses of industry-specific stock portfolios in the event of a market crash.

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Renseignements sur la publication
Ministère/Organisme Bank of Canada.
Titre Estimating systematic risk under extremely adverse market conditions / by Maarten R.C. van Oordt and Chen Zhou.
Titre de la série Staff Working Paper, 1701-9397 ; 2016-22
Type de publication Série - Voir l'enregistrement principal
Langue [Anglais]
Format Électronique
Document électronique
Note(s) "May 2016."
Includes bibliographical references (p. 34-37).
Information sur la publication [Ottawa] : Bank of Canada, 2016.
Auteur / Contributeur Van Oordt, Maarten R. C.
Zhou, Chen.
Description iii, 41 p.
Numéro de catalogue
  • FB3-5/2016-22E-PDF
Descripteurs Markets
Financial crisis
Statistical analysis
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