Time-Series Foundation Model for Value-at-Risk Forecasting
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摘要
本研究首次将预训练的时序基础模型TimesFM应用于VaR（风险价值）预测，针对S&P 100指数及其成分股进行了19年日度回测比较，显示微调后的基础模型在实际与预期违约比率和分位数评分损失上均优于传统GARCH及GAS等计量经济模型，证明了其在金融风险管理中的显著优势与广泛适用性[page::0][page::4][page::25][page::26][page::39].
