Implementacja metodologii regresji kwantylowej w estymacji VaR

• Autorzy: Grażyna Trzpiot

Warianty tytułu

Implementation Method of Quantile Regression as a Method of Estimation VaR

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Artykuł koncentruje się na możliwości zastosowania regresji kwantylowej w rzeczywistych analizach danych. Ponieważ w danych finansowych mamy zazwyczaj wysoką asymetrię badanych rozkładów klasyczna regresja nie wyznacza dobrych estymatorów. Nie spełnione warunki modelowania MNK dają w rezultacie przeszacowania rzeczywistych wartości w populacji. Celem artykułu jest implementacja wybranych modeli estymacji VaR bazujących na kwantylowej regresji [13] modelującej wartość ustalonego kwantyla, w miejsce całego rozkładu.(abstrakt oryginalny)

EN

In this paper we try to consider a possibility to apply a quantile regression in real data analysis. In financial data we usually observe a high asymmetry of the probability distribution and classical regression don't give a good estimators. We don't keep assumption of the classical regression and we receive over estimation of the real value. The main aim of this work is the implementation some of the models of estimations VaR based on quantile regression.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Analiza danych; Regresja kwantylowa; Miernik ryzyka (VaR)

EN

Data analysis; Quantile regression; VaR method

• Czasopismo: Studia i Prace Wydziału Nauk Ekonomicznych i Zarządzania / Uniwersytet Szczeciński
• Rocznik: 2008
• Numer: nr 9 Rynek kapitałowy: skuteczne inwestowanie
• Strony: 316--323

Twórcy

autor

Grażyna Trzpiot

• Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego w Katowicach

Bibliografia

• Artzner P., Delbaen F., Eber J.-M., Heath D.., Coherent Measures of Risk. Mathematical Finance, 9, 1999, 203-228.
• Engle R.F. Manganelli S., CAViaR: Conditional Autoregressive Value at Risk by Regression Quantiles. Journal of Business and Economic Statistics, 22, 2004, 367-381.
• Koenker R., Bassett G.., Regression Quantiles. Econometrica 46, 1978, 33-50.
• Koenker R. Portnoy S.. Quantile Regression. Working Paper 97-0100, University of Illinois at Urbana-Champaign 1997.
• Koenker R., Zhao Q., Conditional Quantile Estimation and Inference for ARCH Models. Econometric Theory, 12, 1996, 793-813.
• Taylor J.W., A Quantile Regression Approach to Estimating the Distribution of Multiperiod Returns. Journal of Derivatives, 7, 1999, 64-78.
• Trzpiot G., Ganczarek A., Risk on Polish Energy Market, in: Dynamic Econometric Models ed. Z. Zieliński, Nicolaus Copernicus University, Vol. 6, 2004, 127 -136.
• Trzpiot G., Jaguś F., Koncepcja PCVaR w analizie ryzyka inwestycji portfelowej na GPW w Warszawie, W: Modelowanie preferencji a ryzyko'05, Prace Naukowe AE Katowice, Katowice 2006, 239 - 250.
• Trzpiot G., O nieparametrycznych metodach estymacji VaR i ETL, W: Modelowanie preferencji a ryzyko'05. Prace Naukowe AE Katowice, Katowice 2006, 229 - 238.
• Trzpiot G., Ganczarek A., Value at Risk Using the Principal Components Analysis on the Polish Power Exchange, in: M. Spiliopoulou, R. Kruse, Ch. Bogelt, A. Nurnberger, W. Gaul (eds.): From Data and Information Analysis to Knowledge Engineering, Proc. 29th Annual GFKL Conference, University of Magdeburg, March 9-11 2005. Springer-Verlag, Heidelberg-Berlin 2006, 550 -557.
• Trzpiot G., Regresja kwantylowa a estymacja VaR, Prace Naukowe AE Wrocław, 1176, Wrocław 2007,465-471.
• Trzpiot G., Decomposition of Risk and Quantile Risk Measures, w: Dynamiczne Modele Ekonometryczne, 35 - 42, Prace Naukowe Uniwersytetu Mikołaja Kopernika w Toruniu, Toruń 2007.