BazEkon - The Main Library of the Cracow University of Economics

BazEkon home page

Main menu

Author
Pietrzyk Radosław (Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu)
Title
Weryfikacja metod analizy ryzyka ekstremalnego na polskim rynku walutowym
Verification of Methods of Extremal Risk Analysis in the Polish Exchange Market
Source
Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Taksonomia (14), 2007, nr 1169, s. 551-559, rys., tab., bibliogr. 9 poz.
Issue title
Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
Keyword
Analiza ryzyka, Pomiar ryzyka, Rynek walutowy, Rozkład Pareta
Risk analysis, Risk measures, Foreign Exchange (FX), Pareto distribution
Note
summ.
Abstract
W ostatnich latach na rynkach finansowych wzrosło ryzyko będące efektem nagłych i nieprzewidywalnych wydarzeń powodujących ekstremalne stopy zwrotu. Chodzi tu m.in. o spektakularne bankructwa, kryzysy finansowe czy rosnące zagrożenie zamachami terrorystycznymi. Wydarzenia te przyczyniają się do wzrostu ryzyka rynkowego i mogą być powodem ogromnych strat finansowych. Takie wydarzenia i ekstremalne stopy zwrotu wymagają nowego podejścia do szacowania ryzyka i skutecznej analizy występowania zjawisk ekstremalnych. Ryzyko na rynku walutowym stanowi ważny element w całościowej ocenie ryzyka rynkowego. Przeprowadzone badania mają na celu zweryfikowanie założenia o możliwości modelowania ogonów rozkładów stóp zwrotu na polskim rynku walutowym na przykładzie wybranych kursów polskiej waluty wobec innych walut światowych, a w szczególności dolara amerykańskiego i euro, z wykorzystaniem teorii wartości ekstremalnych {extreme value theory - EVT). EVT pozwala na konstruowanie miar ryzyka uwzględniających występowanie zdarzeń ekstremalnych, a miary te w pewnych sytuacjach umożliwiają bardziej precyzyjne określenie ryzyka rynkowego niż metody klasyczne. Wykorzystanie metod pochodzących z teorii wartości ekstremalnych stwarza szansę na analizę ryzyka ekstremalnego z wykorzystaniem niewielkiej liczby danych pochodzących z ogonów rozkładów. Konieczna zatem wydaje się weryfikacja tych metod na polskim rynku finansowym oraz porównanie ich z metodami klasycznymi szacowania miar zagrożenia. (fragment tekstu)

In this paper a study on tail index estimation has been carried out. Extreme daily changes in Polish exchange market are estimated using the peaks over threshold method. The parameters of Generalized Pareto distribution are estimated using maximum likelihood estimation. The peaks over threshold method provides a simple tool for estimating tail-related risk measures and may be useful in risk analysis of exchange rates. This method has been verified on Polish market. (original abstract)
Accessibility
The Main Library of the Cracow University of Economics
The Library of Warsaw School of Economics
The Main Library of Poznań University of Economics and Business
Bibliography
Show
  1. Bennett D. (2000), Ryzyko walutowe, Dom Wydawniczy ABC, Warszawa.
  2. Christoffersen P.F. (1998), Evaluating Interval Forecast, "International Economic Review" 39, s. 841-862.
  3. Dowd K. (1998), Beyond Value at Risk, John Wiley & Sons, Chichester.
  4. Embrechts P., Klüppelberg C., Mikosch T. (1997), Modelling Extremal Events for Insurance and Finance, Springer, Berlin.
  5. Falk M. (1994), Extreme Quantile Estimation in d-Neighborhoods of Generalized Pareto Distributions, "Statistics and Probability Letters" 20, s. 9-21.
  6. Hosking J.R.M., Wallis J.R. (1987), Parameter and Quantile Estimation for the Generalized Pareto Distribution, "Technometrics" 29 (3), s. 339-349.
  7. Jorion P. (2001), Value at Risk: The New Benchmark for Managing Financial Risk, Chicago, 2nd edition, McGraw-Hill, Nowy Jork.
  8. Kellezi E., Gilli M. (2000), Extreme Value Theory for Tail-Related Risk Measures, http://www.gloriamundi.org.
  9. McNeil A., Saladin T. (1997), The Peaks over Thresholds Method for Estimating High Quantiles of Loss Distributions, http://www.math.ethz.ch/~mcneil/pub_list.html.
Cited by
Show
ISSN
0324-8445
1505-9332
Language
pol
Share on Facebook Share on Twitter Share on Google+ Share on Pinterest Share on LinkedIn Wyślij znajomemu