BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Echaust Krzysztof (Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu), Piasecki Krzysztof (Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu)
Tytuł
Porównanie teorii wartości ekstremalnych i rozkładów bezwarunkowych w pomiarze Value at Risk - studium przypadku
A Comparison of Extreme Value Theory and Unconditional Distributions for Determining Value at Risk - Case Study
Źródło
Zeszyty Naukowe / Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu, 2012, nr 221, s. 18-33, rys., tab., bibliogr. 21 poz.
Słowa kluczowe
Studium przypadku, Pomiar ryzyka, Ryzyko, Stopa zwrotu, Teoria wartości ekstremalnych, Miernik ryzyka (VaR), Ryzyko rynkowe
Case study, Risk measures, Risk, Rate of return, Extreme Values Theory (EVT), VaR method, Market risk
Uwagi
streszcz., summ.
Abstrakt
W pracy podjęto temat dokładności pomiaru Value at Risk. Porównano wyniki otrzymane na podstawie rozkładów bezwarunkowych z ujęciem wywodzącym się z teorii zdarzeń ekstremalnych. Na przykładzie kilkunastu dużych spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie przeanalizowano rozkłady normalny alfa stabilny, hiperboliczny i odwrotny gaussowski. Jako alternatywne podejście wykorzystano parametryczny model przekroczeń, POT, pozwalający modelować ogony rozkładu stóp zwrotu uogólnionym rozkładem Pareto, GPD. Wyniki badań wskazują, wykorzystanie rozkładu GPD jest znacznie lepszym wyborem w analizie ryzyka ekstremalnego. (abstrakt oryginalny)

In this paper Extreme Value Theory is applied to estimate low and high quantiles of profit-loss distribution. Results are compared to four unconditional return distributions: Gaussian, Stable, Hyperbolic and Normal Inverse Gaussian. We study the daily return distributions for thirteen stocks of the Warsaw Stock Exchange. This paper gives empirical evidence that EVT is a much better choice for describing tail behavior of financial time series than unconditional distributions of returns. (original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Barndorff-Nielsen, O.E., 1977, Hyperbolic Distribution and Distribution on Hyperbolae, Scandinavian Journal of Statistics, vol. 5.
  2. Barndorff-Nielsen, O.E., 1998, Process of Normal Inverse Gaussian Type, Finance an Stochastics 2, s. 41-68.
  3. Balkema, A.A., Haan, L. de, 1974, Residual Life Time at Great Age, Annals of Probability, vol.2, no. 5.
  4. Bradley, B.O., Taqqu, M.S., 2003, Financial Risk and Heavy Tails, w: Rachev, S.T. (ed.), Handbook of Heavy-tailed Distributions in Finance, North Holland.
  5. Coles, S.G., 2001, An Introduction to Statistical Modeling of Extreme Values, Springer-Verlag, London.
  6. Cotter, J., 2006, Extreme Value Estimation of Boom and Crash Statistics, The European Journal of Finance, 12, no. 6-7, s. 553-566.
  7. Danielsson, J., Hartmann, P., Vries, C.G. de, 1998, The Cost of Conservatism: Extreme Returns, Value at Risk, and the Basle " Multiplication Factor ", Risk, January.
  8. Danielsson, J., Vries, C.G. de, 2000, Value at Risk and Extreme Returns, Annales d'Economie et de Statistique, no. 60, October.
  9. Doman, M., Doman, R., 2009, Modelowanie zmienności i ryzyka, Oficyna, Kraków.
  10. Eberlein, E., Keller, U., 1995, Hyperbolic Distributions in Finance, Bernoulli 1, s. 281-299.
  11. Fisher, R.A., Tippett, L.H.C., 1928, On the Estimation of the Frequency Distributions of the Largest or Smallest Member of a Sample, Proceedings of the Cambridge Philosophical Society, 24, s. 180-190.
  12. Haas, M., Pigorsch, C., 2009, Financial Economics, Fat-tailed Distributions, w: Meyers, RA. (ed.), Complex Systems in Finance and Econometrics, Springer, New York.
  13. Kobus, P., 2010, Uogólnione rozkłady hiperboliczne i rozkłady a-stabilne w modelowaniu stóp zwrotu podstawowych indeksów WGPW, w: Tarczyński, W. (red.), Rynek kapitałowy, Wydawnictwo Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin, s. 417-430.
  14. Kuchler, U., Neumann, K., Sorensen, M., Streller, A., 1999, Stock Returns and Hyperbolic Distributions, Mathematical and Computer Modelling 29, s. 1-15.
  15. LeBaron, B., Ritirupa, S., 2005, Extreme Value Theory and Fat Tails in Equity Markets, International Business School, Brandeis University, June.
  16. Levy, P., 1925, Calcu des Probabilities, Gauthier Villars, Paris.
  17. Malevergne, Y., Sornette, D., 2006, Extreme Financial Risk, Springer-Verlag, Berlin.
  18. Mandelbrot, B., 1963, The Variation of Certain Speculative Prices, Journal of Business, 36, s. 394-419.
  19. Novak, S.Y., 2007, Measures of Financial Risk and Market Crashes, Theory of Stochastic Process, vol. 13 (29), no. 1-2.
  20. Resnick, S.I., 1997, Heavy Tail Modeling and Teletraffic Data, Annals of Statistics, vol. 25, no. 5.
  21. Tomasik, E., Echaust, K., 2008, Wybrane rozkłady prawdopodobieństwa w modelowaniu empirycznych stóp zwrotu akcji notowanych na GPW w Warszawie, w: Sikora, W. (red.), Z prac Katedry Badań Operacyjnych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu, Poznań, s. 34-66.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1689-7374
Język
pol
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu