BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Górka Joanna
Tytuł
Wykorzystanie modeli Sign RCA do prognozy wartości narażonej na ryzyko
Using Sign RCA Models to Obtain Value-At-Risk Forecasting
Źródło
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 2009, nr 60, s. 106-114, tab., bibliogr. 15 poz.
Tytuł własny numeru
Inwestycje finansowe i ubezpieczenia - tendencje światowe a polski rynek
Słowa kluczowe
Ceny akcji, Kurs walutowy, Ryzyko rynkowe, Szacowanie ryzyka, Miernik ryzyka (VaR)
Shares prices, Exchange rates, Market risk, Risk estimating, VaR method
Uwagi
summ.
Abstrakt
Cele referatu to: zastosowanie modeli Sign RCA jako parametrycznej metody szacowania VaR, weryfikacja tej metody oraz porównanie otrzymanych wyników z oszacowaniami VaR otrzymanym za pomocą innych modeli. Do analizy empirycznej wykorzystano ceny akcji spółek z branży bankowej notowanych w 2001 roku oraz kursów walut w okresie 1.07.2004 - 25.08.2008. (fragment tekstu)

This paper proposes to use autoregressive models with random coefficient and sign function (Sign RCA) to obtain VaR forecasts for foreign exchange rates and price of bank sector shares from the Warsaw Stock Exchange. The obtained results are compared with VaR forecasts out of RCA and ARMA-(G)ARCH models and verified. On the base of conducted analysis it is impossible to draw a conclusion that Sign RCA model is always better than RCA or ARMA-(G)ARCH for VaR setting and the other way round. (original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka Szkoły Głównej Handlowej
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Szczecińskiego
Bibliografia
Pokaż
  1. Appadoo S.S., Thavaneswaran A., Singh J., RCA models with correlated errors, "Applied Mathematics Letters" 2006, 19.
  2. Aue A., Strong approximation for RCA(l) time series with applications, "Statistics & Probability Letters" 2004, 68.
  3. Doman M., Doman R., Ekonometryczne modelowanie dynamiki polskiego rynku finansowego, Wydawnictwo AE, Poznań 2004.
  4. Górka J., Modele ARMA-GARCH oraz modele RCA a wartość narażona na ryzyko, w druku, 2008.
  5. Górka J., Modele autoregresyjne z losowymi parametrami, [w:] M. Osińska (red.), Procesy STUR. Modelowanie i zastosowanie do finansowych szeregów czasowych, Wydawnictwo "Dom Organizatora", Toruń 2007a.
  6. Górka J., Opisu kurtozy rozkładów za pomocą wybranych modeli z funkcją znaku, [w:] Z. Zieliński (red.), Dynamiczne modele ekonometryczne, UMK, Toruń 2007b.
  7. Jajuga K., Jajuga T., Inwestycje, PWN, Warszawa 2001.
  8. Lee S., Coefficient constancy test in a random coefficient autoregressive model, "Journal of Statistical Planning and Inference" 1998, 74.
  9. Lopez J.A., Methods for evaluating Value-at-Risk estimates, "FRBNY Economic Policy Review" 1998.
  10. Nicholls D.F., Quinn B.G., Random coefficient autoregressive models: an introduction, Springer New York 1982.
  11. Osińska M., Ekonometria finansowa, PWE, Warszawa 2006.
  12. Piontek K., Przegląd i porównanie metod oceny modeli VaR. Innowacje w finansach i ubezpieczeniach - metody matematyczne, ekonometryczne i informatyczne, 2005 (maszynopis).
  13. Pipień M., Wnioskowanie bayesowskie w ekonometrii finansowej, Wydawnictwo AE, Kraków 2006.
  14. Sarma M., Thomas S., Shah A., Selection of Value-at-Risk models, "Journal of Forecasting" 2003, 22.
  15. Thavaneswaran A., Appadoo S.S., Properties of a new family of volatility sing models, "Computers and Mathematics with Applications" 2006, 52.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1899-3192
Język
pol
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu