Minimalna wartość zagrożona portfela inwestycyjnego - model z pamięcią jednodniową

• Autorzy: Daniel Iskra
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Autor przedstawił w pracy strategię optymalizacji struktury portfela inwestycyjnego ze względu na wartość zagrożoną. Strategia ta polega na doborze struktury ilościowej portfela tak, aby wartość VaR była minimalna dla ustalonego poziomu tolerancji a . Wartość zagrożoną szacowano metodą historyczną oraz jej rozszerzeniem uwzględniającym jednodniową pamięć modelowaną dwustanowym procesem Markowa. W pracy wykazano, że jednodniowa pamięć instrumentów finansowych może przenieść się na portfel inwestycyjny. W przypadku wyznaczania minimalnej wartości zagrożonej na podstawie kwartyla rozkładu empirycznego w obu przypadkach wyniki były niezadowalające. Dopiero próba modelowania ogona rozkładu empirycznego wybranymi rozkładami teoretycznymi znacząco poprawiła prognostyczne własności wartości zagrożonej. Z przeprowadzonych badań wynika, że do modelowania ogonów rozkładów empirycznych najkorzystniejszym wyborem był wybór warunkowego rozkładu normalnego. Zgodność szacowanych wartości zagrożonych w optymalnych portfelach z rzeczywistym ryzykiem wynosiła w tym przypadku odpowiednio 82% dla modelu bez pamięci i 90% dla modelu z pamięcią. Niewielka różnica pomiędzy modelem uwzględniającym pamięć a modelem bez pamięci może być skutkiem częściowego "rozmywania" się pamięci instrumentów finansowych w portfelu inwestycyjnym. (fragment tekstu)

Słowa kluczowe

PL

Inwestycje; Ryzyko inwestycyjne; Portfel inwestycyjny

EN

Investment; Investment risk; Investment portfolio

• Czasopismo: Prace Naukowe / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
• Rocznik: 2013
• Tom: Zastosowanie metod ilościowych w zarządzaniu ryzykiem w działalności inwestycyjnej
• Strony: 230--245

Twórcy

autor

Daniel Iskra

• Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

Bibliografia

• Alexander C., Market Risk Analisys: Value at Risk Models, Vol. IV, John Wiley & Sons, England, 2008.
• Chrzan P., Iskra D., Optymalizacja portfela aktywów finansowych ze względu na bezpieczeństwo mierzone wartością VaR, w: Rynek kapitałowy. Skuteczne inwestowanie, Uniwersytet Szczeciński, Szczecin 2007.
• Gillespie D.T., Markov Processes. An Introduction for Physical Scientists, Academic Press INC., San Diego 1992.
• Holton G.A., Value at Risk. Theory and Practice, Academic Press. An Imprint of Elsevier, San Diego 2003.
• Iosifescu M., Skończone procesy Markowa i ich zastosowania, PWN, Warszawa 1988.
• Iskra D., Czernik T., Wartość zagrożona instrumentu z uwzględnieniem efektu pamięci modelowanym wielostanowym procesem Markowa. Badania symulacyjne, w: Matematyczne aspekty ekonomii. Ryzyko - reasekuracja - równowaga, red. W. Kulpa, Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego, Warszawa 2008.
• Iskra D., Czernik T., Jednookresowy efekt pamięci modelowany trzystanowym procesem Markowa. Analiza instrumentów notowanych na GPW w Warszawie, w: Inwestycje finansowe i ubezpieczenia - tendencje światowe a polski rynek, red. W. Ronka-Chmielowiec, K. Jajuga, Uniwersytet Ekonomiczny, Wrocław 2009.
• Jorion P., Value at risk: the new benchmark for managing financial risk, McGraw-Hill, 2001.
• Kowalenko I.N., Kuzniecow N.J., Szurienkow W.M., Procesy stochastyczne, PWN, Warszawa 1989.
• Wilmott P., Paul Wilmott on Quantitative Finance, John Wiley & Sons, 2000.
• Wywiał J., Wprowadzenie do wnioskowania statystycznego, Akademia Ekonomiczna, Katowice 2004.