BazEkon - The Main Library of the Cracow University of Economics

BazEkon home page

Main menu

Author
Łęt Blanka (Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu)
Title
Wartość zagrożona na rynku surowców energetycznych - analiza dla portfela dwuskładnikowego
Value at Risk for Energy Markets - an Analysis of Two-Component Portfolio
Source
Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia, 2010, nr 29, s. 455-465, rys., tab., bibliogr. 6 poz.
Keyword
Miernik ryzyka (VaR), Model GARCH, Rynek surowców, Surowce energetyczne
VaR method, GARCH model, Materials market, Energy raw materials
Note
streszcz., summ..
Abstract
Wartość zagrożona (VaR) jest jedną z najczęściej wykorzystywanch metod pomiaru ryzyka. Prawdopodobieństwo, że portfel straci w rozpatrywanym horyzoncie czasowym na swojej wartości więcej niż jego VaR jest równe ustalonej liczbie a. Prostota takiego sposobu oceny ryzyka przyczyniła się do popularności VaR i do rozwoju metod jego wyznaczania. Jedną z nich jest metoda zastosowana w niniejszej pracy, polegająca na wyznaczeniu wektora warunkowych wartości oczekiwanych oraz macierzy warunkowej wariancji kowariancji z wykorzystaniem wielowymiarowego modelu GARCH z rozkładem t Studenta. W pracy przedstawiono oszacowania wartości zagrożonej na rynku surowców energetycznych dla portfela, w skład którego wchodzą dwa kontrakty futures: CL (instrument bazowy: ropa WTI) oraz NG (instrument bazowy: gaz ziemny Henry Hub). Przyjęto, że instrumenty te mają równe wagi w rozpatrywanym portfelu. (fragment tekstu)

This paper presents the concept of Value at Risk and one of the multivariate GARCH model specification, namely diagonal BEKK. We discussed how to use conditional mean, variances and covariances estimates for Value at Risk calculating. Article contains 500 one-day-ahead Value at Risk forecasts of two-component portfolio. We consider a portfolio consisting of two futures contracts: CL (underlying asset: WTI crude oil) and NG (underlying asset: natural gas Henry Hub) with equal weights. We applied DiagBEKK model with Student's t distribution. As a result of our research we found that this model gave reasonable VaR predictions.(original abstract)
Accessibility
The Main Library of Poznań University of Economics and Business
Szczecin University Main Library
Bibliography
Show
  1. Bauwens L., Laurent S., Rombouts J., Multwariate GARCH models: a survey, ,Journal of Applied Econometrics" 2006, vol. 21.
  2. Engle R., Kroner K. F., Multivarlate Simultaneous Generalized ARCH, "Econometric Theory" 1995, vol. 11.
  3. Kuester K., Mittnik S., Paolella M.S., Value-at-Risk prediction: a comparison of alternative strategies "Journal of Financial Econometrics" 2006, vol. 4, No. 1.
  4. Kupiec P., Techniques for verifying the accuracy of risk measurement models, , Journal of Derivatives" 1995, vol. 2.
  5. Piontek K., Papla D., Wykorzystanie wielorównaniowych modeli AR-GARCH w pomiarze ryzyka metodą VaR, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 1088, Wrocław 2005.
  6. Scaillet O., Nonparametric estimation and sensitivity analysis of expected shortfall, "Mathematical Finance" 2004, vol. 14.
Cited by
Show
ISSN
1640-6818
1733-2842
Language
pol
Share on Facebook Share on Twitter Share on Google+ Share on Pinterest Share on LinkedIn Wyślij znajomemu