Teoria wartości ekstremalnych - zastosowanie do sektora surowców energetycznych

• Autorzy: Karolina Siemaszkiewicz

Warianty tytułu

Extreme value theory - its application to energy markets

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Rynek surowców energetycznych jest bardzo ważną gałęzią gospodarki. Podstawowym źródłem energii dla transportu oraz elektrowni jest ropa naftowa, natomiast gaz ziemny wykorzystywany jest w przemyśle, produkcji energii elektrycznej i w gospodarstwach domowych. Ponieważ są to bardzo istotne surowce w gospodarce, więc ważnym zadaniem jest zarządzanie ryzykiem niekorzystnych wahań cen wspomnianych paliw energetycznych. Jednym z często stosowanych narzędzi usprawniających proces zarządzania ryzykiem przed wystąpieniem niekorzystnych zmian jest wartość zagrożona (VaR - Value at Risk). Wartość zagrożona jest powszechnie stosowaną miarą ryzyka na rynkach finansowych. Niedoszacowanie i przeszacowanie wartości zagrożonej jest bardzo niekorzystne. Jeżeli niedoszacujemy tę miarę, to możemy narazić się na utratę płynności. Przeszacowanie zaś uniemożliwia wykorzystanie w optymalny sposób całkowitych środków przeznaczonych na inwestycje. Dlatego istotnym zadaniem jest prawidłowe oszacowanie wartości zagrożonej. Jedną z teorii, która może służyć oszacowaniu wartości zagrożonej jest teoria wartości ekstremalnych.(abstrakt oryginalny)

EN

The energy market is a very important sector of the economy. Oil is the primary source of energy for transportation and power, with natural gas being used in industry, electricity production and in households. Since this is a very important raw material in the economy it is therefore an important task to manage the risk of adverse fluctuations in the prices of these fuels. One of the frequently used tools for safeguarding the risk management process against adverse changes is value at risk (VaR). Due the volatility of energy markets, implementing an effective risk management system becomes an urgent necessity. The VaR methodology as a measure of market risk has gained rapid acceptance and popularity by both institutions and regulators. Moreover, Extreme Value Theory has been successfully applied in many fields where extreme values may appear. In this paper Extreme Value Theory models are compared to conventional models such as Historical Simulation. Our results indicate that Extreme Value Theory offers a better estimation of Value at Risk than traditional methods.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Teoria wartości ekstremalnych; Zarządzanie ryzykiem; Surowce energetyczne

EN

Extreme Values Theory (EVT); Risk management; Energy raw materials

• Czasopismo: Studia Oeconomica Posnaniensia
• Rocznik: 2013
• Tom: 1
• Numer: nr 10
• Strony: 107--118

Twórcy

autor

Karolina Siemaszkiewicz

• Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu

Bibliografia

• Balkema, A., Haan, L. de, 1974, Residual Life Time at Great Age, Annals of Probability, vol. 2.
• Cabedo, J.D., Moya, I., 2003, Estimating Oil Price Value at Risk Using the Historical Simulation Approach, Energy Economics 25.
• Davison, A.C., Smith, R.L., 1990, Models for Exceedances over High Threshold, Journal of Royal Statistic Society 52 (3).
• Danielsson, J., Vries, C.G. de, 1997, Tail Index Estimation with Very High Frequency Data, Journal of Empirical Finance 4.
• Dowd, K., 2002, Measuring Market Risk, John Wiley & Sons, Chichester.
• Embrechts, P., Resnick, S., Samorodnitsky, G., 1999, Extreme Value Theory as a Risk Management Tool, North American Actuary Journal 26.
• Fan, Y., Zhang, Y.J., Tsai, H.T., Wei, Y.M., 2008, Estimating Value at Risk of Crude Oil Price and its Spillover Effect Using the GED-GARCH Approach, Energy Economics 30.
• Fisher, R.A., Tippett, H.C., 1928, Limiting Forms of the Frequency Distribution of the Largest and Smallest Member of a Sample, Proceedings of the Cambridge Philosophical Society, vol. 24.
• Gencay, R., Selcuk, F., 2004, Extreme Value Theory and Value at Risk: Relative Performance in Emerging Markets, International Journal of Forecasting 20.
• Hung, J.C., Lee, M.C., Liu, H.C., 2008, Estimation of Value at Risk for Energy Commodities Via Fat-tailed GARCH Models, Energy Economics 30.
• Jajuga, K., 2007, Zarządzanie ryzykiem, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Jorion, P., 1997, Value at Risk: The New Benchmark for Managing Financial Risk, McGraw-Hill, New York.
• Katz, R.W., Parlange, M.B., Naveau, P., 2002, Statistics of Extremes in Hydrology, Advances in Water Resources 25.
• Krehbiel, T., Adkins, L.C., 2005, Price Risk in the NYMEX Energy Complex: An Extreme Value Approach, Journal of Futures Markets 25 (4).
• Marimoutou, V., Raggad, B., Trabelsi, A., 2009, Extreme Value Theory and Value at Risk: Application to Oil Market, Energy Economics 31.
• McNeil, A.J., 1998, Calculating Quantile Risk Measures for Financial Time Series Using Extreme Value Theory, Department of Mathematics.
• McNeil, A.J., 1999, Extreme Value Theory for risk managers, Mimeo ETZH Zentrum, Zurich.
• McNeil, A.J., Frey, R., Embrechts, P., 2005, Quantitative Risk Management, Princeton University Press, New Jersey.
• Rockafellar, R.T., Uryasev, S., 2000, Optimization of Conditional Value-at-Risk, The Journal of Risk, vol. 2, no. 3.
• Schofield, N.C., 2007, Commodity Derivatives. Markets and Applications, John Wiley & Sons Ltd.
• Trzpiot, G., 2010, Wielowymiarowe metody statystyczne w analizie ryzyka inwestycyjnego, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.