Warianty tytułu
Optimization of Risk Estimates
Języki publikacji
Abstrakty
Cel - Charakterystyka opracowanego przez Autorów oprogramowania do analiz ryzyka wystąpienia potencjalnych strat na instrumentach inwestycyjnych. Metodologia badania - Oprogramowanie zostało napisane z użyciem technik obiektowych i obliczeń równoległych. Algorytmy zostały zaimplementowane w języku C
. Wynik - W oparciu o szereg dotychczasowych badań opracowano zautomatyzowaną koncepcję estymacji wartości narażonej na ryzyko w wielu jej odmianach. Oryginalność/wartość - Tak zwany VaR Calculator stanowi znaczne usprawnienie w estymacji wartości zagrożonej w przekroju jej determinant, jakimi są chociażby poziom ufności, stała wygładzania czy też liczba obserwacji historycznych. Dodatkowym jego atutem jest skompilowanie w jednym programie kilku różnorakich metod wyznaczania VaR, jak również znaczne usprawnienie procedur obliczeniowych. Tym samym opisywany kalkulator jest bezpłatną, stale rozwijaną propozycją w zakresie prognozowania negatywnych zmian na rynku, a co za tym idzie, ograniczania ryzyka. (abstrakt oryginalny)
Rocznik
Strony
409--420
Opis fizyczny
Twórcy
autor
- Politechnika Rzeszowska im. Ignacego Łukasiewicza
autor
- Politechnika Rzeszowska im. Ignacego Łukasiewicza
Bibliografia
- Alexander C. (2008), Value at Risk Models, John Wiley & Sons, Chichester.
- Avdulaj K. (2010), VaR based on extreme Value Theory Methods and copulas. Empirical evidence from Central Europe, Chatles University in Prague, Prague.
- Badik P. (2005), Use VaR methods for measuring marketrisk and calculating capital adequacy, Volume XIII, 3 Biatec.
- Bollersev T. (1986), Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, "Journal of Econometrics" vol. 31.
- Bollersev T. (1987), A Conditional Heteroskedastic Model for Speculative Prices and Rates of Return, "Review of Economics and Statistics" vol. 69.
- Brzeszczyński J., Kelm R. (2002), Ekonometryczne modele rynków finansowych. Modele kursów giełdowych i kursów walutowych, WIG-Press, Warszawa.
- Gaivoronski A.A., Pflug G.C. (2005), Value at Risk in portfolio optimization: properties and computational approach, "Journal of Risk".
- Guldimann T. (2000), The story of Risk Metrics, Risk.
- Jajuga K. (2000), Miary ryzyka rynkowego - część trzecia, "Rynek Terminowy" nr 8/2.
- Jajuga K., Kuziak K., Papla D. (1999), Ryzyko wybranych instrumentów polskiego rynku finansowego - część I, "Rynek Terminowy" nr 6.
- Jorion P. (1997), Value at Risk, Irwin, Chicago.
- Khindanova I., Rachev S. (2000), Value at Risk: Recent Advances. Handbook of Analytic Computational Methods in Applied Mathematics, Chapman & Hall/CRS, New York.
- Mentel G. (2013), Parametric or Non-Parametric Estimation of Value-At-Risk, "International Journal of Business and Management" vol. 8, no. 11, Toronto.
- Mentel G., Brożyna J. (2014), Historical Data in the Context of Risk Prediction, "International Journal of Business and Social Research" vol. 3, no. 1, Maryland Institute of Research.
- Mentel G., Brożyna J. (2015), Decay factor as a determinant of forecasting models, "International Journal of Economics and Finance" vol. 7, no. 1, Canadian Center of Science and Education.
- Mina J., Yi Ciao J. (2001), Return to Risk Metrics: The Evalution of a Standard, RiskMetrics Technical Documents, Nowy Jork.
- Pflug G.C., Rӧmisch W. (2007), Modeling, Measuring and Managing Risk, World Scientivic, Singapore.
- Pisula T., Mentel G. (2003), Porównanie skuteczności wybranych metod mierzenia ryzyka inwestowania w akcje, Prace Naukowe AE we Wrocławiu nr 988 - Taksonomia 10, Wrocław.
- Pisula T., Pisula J. (2002), Możliwość efektywnego przewidywania ryzyka zmian kursów akcji spółek notowanych na GPW, "Rynek Terminowy" nr 17/3.
- RiskMetrics Monitor (1997), Fourth Quarter, Nowy Jork.
- RiskMetrics Technical Document (1996), Fourth Edition, Nowy Jork.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171386249