Forecasting Currency risk in an Enterprise Using the Monte Carlo Simulation

Kaczmarzyk, Jan

doi:10.15611/fins.2018.4.04

Autor

Kaczmarzyk Jan (University of Economics in Katowice, Poland)

Tytuł

Forecasting Currency risk in an Enterprise Using the Monte Carlo Simulation
Prognozowanie ryzyka walutowego w przedsiębiorstwie z wykorzystaniem symulacji Monte Carlo

Źródło

Nauki o Finansach / Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu, 2018, vol. 23, nr 4, s. 50-62, rys., tab., bibliogr. 9 poz.
Financial Sciences / Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Słowa kluczowe

Finanse przedsiębiorstwa, Ryzyko finansowe, Analiza ryzyka, Symulacja Monte Carlo
Enterprise finance, Financial risk, Risk analysis, Monte Carlo simulation

Uwagi

Klasyfikacja JEL: G32
streszcz., summ.

Abstrakt

Przedsiębiorstwo niefinansowe posiadające należności lub zobowiązania denominowane w walucie obcej pozostaje w ekspozycji na ryzyko walutowe. W szacowaniu rezerwy finansowej, niezbędnej do zabezpieczenia swoich należności lub zobowiązań, przedsiębiorstwo może skorzystać z koncepcji wartości zagrożonej (Value at Risk). Wyznaczenie wartości zagrożonej dla należności lub zobowiązania wymaga znajomości rozkładu prawdopodobieństwa wartości przyszłej. Jednym z rozwiązań może być założenie o geometrycznym ruchu Browna kursu walutowego. Celem artykułu było wskazanie, iż zastosowanie symulacji Monte Carlo w prognozowaniu ryzyka walutowego przedsiębiorstwa jest podejściem przejrzystym, łatwym w implementacji i elastycznym w zakresie założeń. Elastyczność podejścia Monte Carlo polega na możliwości przyjęcia założenia, że zmiany pozycji walutowej przedsiębiorstwa spowodowane wahaniami kursu walutowego mają inny niż normalny rozkład prawdopodobieństwa.(abstrakt oryginalny)

A non-financial enterprise with receivables or liabilities denominated in a foreign currency is exposed to currency risk. Wanting to calculate a financial reserve in order to secure its receivables or liabilities, an enterprise can introduce the concept of the value at risk. To determine value at risk, an enterprise has to know the probability distribution of the future value of the receivable or the liability for a specific moment in future. Using a geometric Brownian motion to reflect exchange rate changes is among the possible solutions. The aim of the paper is to indicate that using the Monte Carlo simulation for forecasting the currency risk of an enterprise is a clear, easy-to-implement and flexible in terms of the assumptions approach. The flexibility of the Monte Carlo approach relies on the possibility to take up the assumption that the currency position changes caused by currency fluctuations have an other than normal probability distribution.(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 we Wrocławiu

Pełny tekst

Bibliografia

Bagnato L., Potì V., Zoia M., 2015, The role of orthogonal polynomials in adjusting hyperbolic secant and logistic distributions to analyse financial asset returns, Statistical Papers 56(4), pp. 1205- -1234.
Best P., 2000, Wartość narażona na ryzyko, Oficyna Ekonomiczna, Kraków.
Brigo D., Dalessandro A., Neugebauer M., Triki F., 2007, A Stochastic Processes Toolkit for Risk Management, https://ssrn.com/abstract=1109160 (31.07.2017).
Glasserman P., 2004, Monte Carlo Methods in Financial Engineering, Springer, New York.
Hull J., 2012, Risk Management and Financial Institutions, 3rd Edition, John Wiley & Sons, New Jersey.
Jorion P., 2007, Value at Risk. The New Benchmark for Managing Financial Risk, 3rd Edition, McGraw-Hill, Singapore.
Ochoa C., 2004, Valuation of financial assets using Monte Carlo: When the world is not so normal, Revista de Economia del Rosario, Bogotá (Colombia), 7(1), pp. 1-18.
Vose D., 2008, Risk Analysis. A Quantitative Guide, John Wiley & Sons, West Sussex.
Wilmott P., 2006, Paul Wilmott On Quantitative Finance, 2nd Edition. John Wiley & Sons, West Sussex.

Cytowane przez

ISSN

2080-5993

Język

eng

URI / DOI

BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

Meny główne