Hopp til hovedinnholdet

Publikasjoner

NIBIOs ansatte publiserer flere hundre vitenskapelige artikler og forskningsrapporter hvert år. Her finner du referanser og lenker til publikasjoner og andre forsknings- og formidlingsaktiviteter. Samlingen oppdateres løpende med både nytt og historisk materiale. For mer informasjon om NIBIOs publikasjoner, besøk NIBIOs bibliotek.

2023

Til dokument

Sammendrag

In this paper we examine how sensitive Value-at-Risk (VaR) forecasts based on simple linear quantile regressions are to the sampling frequency used to calculate realized volatility. We use sampling frequencies from one to 108 min for ICE Brent Crude Oil futures and test the out-of-sample performance of a set of quantile regression models using formal coverage tests. The results show that a one-factor model performs exceptionally well for most sampling frequencies used to calculate realized volatility. In comparison with the well-known Heterogeneous Auto-regressive Model of Realized Volatility (HAR-RV) and a quantile regression version of the HAR model (HAR-QREG), we also find that the one-factor model is much less sensitive to the sampling frequency used to calculate realized volatility.