Wyniki wyszukiwania - BazEkon

1

Uwagi o koherencji kwantylowych miar ryzyka na rynku o skończonej liczbie stanów

100%

Utkin J.

Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach

|

2009

|

Metody matematyczne, ekonometryczne i komputerowe w finansach i ubezpieczeniach 2008

101-109

W pracy omówione są dwie miary ryzyka określane za pomocą górnego kwantyla losowej straty przy założeniach Artznera i in. [2] o skończonej liczbie przyszłych stanów rynku i o istnieniu instrumentu bezpiecznego. Te miary to VaR (Value at Risk) i TCE (Tail Conditional Expectation). W celu porównania przytoczone są również trzy definicje dwóch koherentnych miar ryzyka: WCE (Worst Conditional Expetation) oraz CVaR/ES (Expected Shortfall/Conditional VaR), które dla zmiennych skokowych, lub ogólnie - niekoniecznie posiadających gęstość, wprowadzone są odpowiednio w pracach. Gdy strata losowa ma rozkład skokowy, to miara TCE różni się od miary ES/CVaR. Ponadto, koherencja miary TCE zależy od liczby końcowych stanów rynku: na rynku dwustanowym miara ta jest koherentna, gdyż nie różni się od miary WCE, a na rynku trójstanowym miara TCE nie jest podaddytywna. Niezależnie od liczby stanów miara VaR okazuje się współmonotonicznie addytywna, podobnie jak w twierdzeniu udowodnionym przez Pfluga , nie- dotyczącym jednak strat o rozkładzie dyskretnym. Dowód przeprowadzony w niniejszej pracy odnosi się do rynku o skończonej liczbie stanów. Przedstawiony jest też przykład pokazujący, że współmonotonicznoć strat nie powoduje podaddytywności TCE.(fragment tekstu)

2

Risk Management on the Metals Market

100%

Krężołek D., Trzpiot G.

|

24

|

nr 2

86-97

Celem opracowania jest próba klasyfikacji ryzyka, które można zaobserwować, gdy mamy do czynienia z danymi z rynku metali. Ogólna definicja ryzyka obejmuje dwa wymiary: prawdopodobieństwo wystąpienia zdarzenia ryzykownego i związane z nim konsekwencje zestawu niebezpiecznych scenariuszy. W niniejszym badaniu staramy się dodać nowy wymiar: źródło ryzyka, które można zdefiniować w kategoriach poziomu obrotu (zmienność wolumenu) oraz ceny (zmienność stóp zwrotu). Ryzyko możemy kategoryzować według wielowymiarowego rankingu, na podstawie porównawczej oceny konsekwencji, prawdopodobieństwa i źródła danego ryzyka. Inny wymiar to wybrane miary ryzyka w rozumieniu modelu ryzyka. W analizie ryzyka wykorzystano wybrane miary kwantylowe: VaR, Expected Shortfall, Median Shortfall oraz GlueVaR. W części empirycznej przedstawiamy analizę ryzyka w ujęciu wielowymiarowym przeprowadzoną na rynku metali.(abstrakt oryginalny)

3

Scenario-based Stress Tests : Are They Painful Enough?

100%

Ellis C.

Contemporary Economics

|

2017

|

11

|

nr 2

219-233

Forecasts, models and stress tests are important tools for policymakers and business planners. Recent developments in these related spheres have seen greater emphasis placed on stress tests from a regulatory perspective, while at the same time forecasting performance has been criticized. Given the interlinkages between the two, similar limitations apply to stress tests as to forecasts and should be borne in mind by practitioners. In addition, the recent evolution of stress tests, and in particular the increasing popularity of scenario-based approaches, raises concerns about how well the shortcomings of the associated models are understood. This includes estimated stress cases relative to base cases - the degree of pain - that simple scenario modelling approaches engender. This paper illustrates this phenomenon using simulation techniques and demonstrates that more extreme stress scenarios need to be employed in order to match the inference from simple value-at-risk approaches. Alternatively, complex modelling approaches can address this concern, but are not widely used to date. Some policymakers seem to be aware of these issues, judging by the severity of some recent stress scenarios. (original abstract)

4

Zastosowanie modeli VAR do oceny rozwoju regionalnego

100%

Kusideł E.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu

|

2002

|

nr 939 Gospodarka lokalna w teorii i w praktyce

42-53

W niniejszym opracowaniu staraliśmy się wykazać przydatność modeli VAR w badaniach regionalnych. Pokazaliśmy, że konstrukcja modelu szczególnie predysponuje go do badań dla danych przestrzenno-czasowych, czyli dla danych charakteryzujących najczęściej analizy regionalne. (fragment tekstu)

5

Ocena przydatności modeli BL-GARCH w szacowaniu wartości zagrożonej indeksu Wig20

100%

Doman M., Doman R.

|

nr 64

50-69

Wartość zagrożona (Value at Risk, AaR) jest obecnie standardowąmiarą, zapomocą której analitycy finansowikwalifikują ryzyko rynkowe. W niniejszym artykule prognozowany jest VaR dla indeksu WIG20, przy wykorzystaniu oszacowań zmienności uzyskanych za pomocą modeli AR-GARCH oraz modeli dwuliniowych BL-GARCH. (fragment tekstu)

6

Multivariate Decompositions for Value at Risk Modelling

100%

Szupiluk R., Wojewnik P., Ząbkowski T.

|

2013

|

14(XIV)

|

nr 2

240-250

This paper presents the application of independent component analysis (ICA) for value at risk modelling (VaR). The probabilistic models fitted to hidden components from the time series help to identify the independent factors influencing the portfolio value. An important issue here is the choice of the ICA algorithm, especially taking into account the characteristics of the instruments with respect to higher-order statistics. The proposed ICA-VaR concept has been tested on transactional data of selected stocks listed on Warsaw Stock Exchange. (original abstract)

7

Metody VaR i ekwiwalentu pewności w szacowaniu opłacalności inwestycji rzeczowych

100%

Gwóźdź K., Wilimowska Z.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

|

2011

|

nr 158 Zarządzanie finansami firm - teoria i praktyka

114-123

W artykule przedstawiono metody szacowania opłacalności inwestycji rzeczowych uwzględniających ryzyko i zaprezentowano przeprowadzone badania, oparte na inwestycji zrealizowanej w wybranym przedsiębiorstwie, metodami ekwiwalentu pewności oraz VaR.(abstrakt oryginalny)

8

Zależność: fakty i mity

100%

Heilpern S.

|

nr 207 Metody matematyczne i informatyczne w finansach i ubezpieczeniach. Metody 2012.

85-98

Artykuł poświęcony jest wybranym zagadnieniom zależności zmiennych losowych, które można opisać za pomocą funkcji łączących (kopula). Opisano związek dwuwymiarowego rozkładu normalnego z gaussowską funkcją łączącą wraz z najczęściej stosowaną miarą zależności: współczynnikiem korelacji Pearsona. Wnioski odniesiono do przypadku wielowymiarowych rozkładów eliptycznych, w szczególności rozkładów normalnych. Zbadano także rozkład sumy zmiennych losowych pod względem najczęściej stosowanej miary ryzyka, jaką jest VaR. Pokazano, że największe wartości tej miary wcale nie muszą zachodzić dla ścisłej zależności ani dla niezależności.(abstrakt oryginalny)

9

Wybrane testy nieobciążoności miar ryzyka na przykładzie Value at Risk

100%

Jeziorski P.

|

nr 207 Metody matematyczne i informatyczne w finansach i ubezpieczeniach. Metody 2012.

110-118

Celem pracy jest analiza porównawcza testów nieobciążoności służących do oceny poprawności szacowania ryzyka metodą Value at Risk. Przedstawiono wybrane testy, które weryfikują liczbę przekroczeń oraz ich niezależność.(abstrakt oryginalny)

10

O własnościach transformujących miar ryzyka

100%

Trzpiot G.

|

2012

|

nr 91 Analiza szeregów czasowych a statystyczny pomiar ryzyka

21-36

W ostatnich latach miara Value at Risk (VaRα) była wybierana w instytucjach do pomiaru ryzyka jako miara ryzyka rynkowego. Podstawową zaletą VaRα, w porównaniu z innymi miarami ryzyka jest fakt, że kiedy zastosuje się tę miarę do dowolnego instrumentu finansowego, otrzymuje się ocenę ryzyka wyrażoną jako strata w jednostkach pieniężnych. (fragment tekstu)

11

Zastosowanie skointegrowanych modeli VAR na międzynarodowych rynkach finansowych

100%

Trzpiot G., Jeziorski P.

|

2012

|

nr 91 Analiza szeregów czasowych a statystyczny pomiar ryzyka

85-98

W niniejszym artykule przedstawiono implementację skointegrowanych modeli VAR na rynku papierów wartościowych. Badania empiryczne przeprowadzono dla rynku polskiego (WIG - Warszawski Indeks Giełdowy) oraz dla rynku Stanów Zjednoczonych (DJIA - Down Jones Industrial Average). (fragment tekstu)

12

Appllcation of Asymmetric Least Squares Method in Estimation Caviar Mooels

100%

Trzpiot G., Jeziorski P.

|

nr 65 Statistical inference methods in economic research

45-56

Modele CaViaR wykorzystywane do szacowania Value at Risk (VaR) posiadają zaletę w postaci braku założeń dla rozkładu stóp zwrotu. Prognozy VaR wyznaczane są na podstawie historycznych stóp zwrotu, wykorzystując własność autokorelacji. Autorzy zaprezentowali asymetryczną metodę najmniejszych kwadratów (ALS) do estymacji parametrów modeli CaViaR, która w kolejnym kroku została porównana z klasyczną metodą najmniejszych kwadratów. ALS jest metodą regresji, w której kwadraty reszt modelu posiadają różne wagi: reszty dodatnie otrzymują wagi równe rzędowi kwantyla, natomiast reszty ujemne otrzymują wagi równe dopełnieniu do jedności rzędu kwantyla. Ważenie reszt powoduje przesunięcie oszacowań w kierunku wartości skrajnych przy założeniu niskich rzędów kwantyla, podczas gdy w klasycznej metodzie najmniejszych kwadratów oszacowania opieraj się na warunkowych średnich.(abstrakt oryginalny)

13

Koncepcja wartości narażonej na ryzyko (VaR) z punktu widzenia banku

100%

Kulas A.

|

Nowoczesne instrumenty finansowania przedsiębiorstw - możliwości i perspektywy

115-125

Scharakteryzowano koncepcję wartości narażonej na ryzyko (VaR) oraz omówiono implementacje wartości zagrożonej. Przedstawiono najczęściej stosowane metody szacowania wartości zagrożonej (metodę wariancji-kowariancji; metodę symulacji Monte Carlo i metodę symulacji historycznej). Zwrócono także uwagę na wady i zalety wskaźnika VaR.

14

Zastosowanie wybranych metod pomiaru ryzyka kursu walutowego do polskiego rynku walutowego i terminowego

75%

Sosińska J., Włodarczyk A.

|

nr 952 Inwestycje finansowe i ubezpieczenia - tendencje światowe a polski rynek

477-481

W tym opracowaniu zaprezentowano wyniki badań dotyczących pomiaru ryzyka kursu walutowego w Polsce za pomocą miar zmienności, wrażliwości i zagrożenia. Wartości tych miar zostały wyznaczone na podstawie danych o dziennych średnich notowaniach NBP dolara amerykańskiego i euro w stosunku do złotego oraz kontraktów terminowych wystawionych na kurs tych walut notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie w okresie od 03.07. 2000 do 29.06.2001. (fragment tekstu)

15

Wybór portfela akcji według kryteriów wartości zagrożonej (VAR) oraz oczekiwanej stopy zwrotu

75%

Rokita P.

|

nr 952 Inwestycje finansowe i ubezpieczenia - tendencje światowe a polski rynek

470-476

Zajmiemy się zastosowaniem VaR jako miary ryzyka rynkowego portfela akcji. Porównane zostaną portfele efektywne budowane według klasycznych kryteriów Markowitza: odchylenie standardowe i oczekiwana stopa zwrotu z portfelami tworzonymi w oparciu o kryteria wartości zagrożonej i oczekiwanej stopy zwrotu. (fragment tekstu)

16

Estymacja Value-at-Risk metodą symulacyjną z uwzględnieniem ujemnej zależności oraz estymatora warstwowego

75%

Trzpiot G., Jeziorski P.

Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach

|

2009

|

Statystyka w praktyce społeczno-gospodarczej

15-23

W artykule omówiono problem estymacji kwantyla rozkładu prawdopodobieństwa, często interpretowanej w kontekście analizy zjawisk finansowych jako wartości narażonej na ryzyko (Value-at-Risk). Rozważany jest problem wyznaczania precyzyjnych oszacowań tego parametru poprzez zastosowanie znanego w literaturze estymatora warstwowego, wykorzystującego ujemną zależności pobieranych prób. Dla portfela składającego się z trzech papierów wartościowych porównano cztery metody estymacji kwantyla rozkładu stóp zwrotu, odpowiednio wykorzystujące niezależną generację wartości, metodę LHS (Latin Hypercube Sampling) oraz ich warstwowe wersje. (fragment tekstu)

17

Industry Standard and Econometric Standard: The Search for Powerful Approach to Evaluate Var Models

75%

Małecka M.

|

nr 1 (46)

5-30

Under the Basel III and Basel IV accords, risk model validation remains based on the VaR measure. According to the industry practice, VaR backtesting procedures rely on two likelihood ratio tests, which, in light of the academic research, have been criticized for their unsatisfactory power. This paper aims to show the differences between VaR model evaluation based on the standard likelihood ratio approach and backtesting by means of other econometric methods applicable to the binary VaR failure process. The author decomposed the model evaluation into testing the unconditional coverage, replaced the likelihood ratio with a normal statistic, and in the next stage in order to verify the conditional coverage, employed the Ljung-Box statistic. The study experimentally confirmed the superiority of the proposed procedures over the industry standards. The main contribution, however, is the empirical study designed to demonstrate the practical differences in risk analysis attributable to the choice of the backtesting method. Using data on leading stock market indexes, from various periods, the author showed that the practical conclusions from backtesting diverge markedly due to the test choice. The proposed, more powerful tests, contrary to the standard procedures, allowed for distinguishing distinct models of index behaviour connected with undergoing the financial crises.(original abstract)

18

Ograniczenia rozkładu zagregowanych dodatnio zależnych rodzajów ryzyka

75%

Wanat S.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

|

2009

|

nr 60 Inwestycje finansowe i ubezpieczenia - tendencje światowe a polski rynek

480-488

Ustalenie "właściwej" struktury zależności jest bardzo ważne w modelowaniu zagregowanego ryzyka. Przedstawiony w artykule prosty przykład wskazuje, jak wpływa ona na wartość zagrożoną ( VaR) zaliczaną do jednych z najczęściej stosowanych w praktyce miar ryzyka. Przykład ten unaocznia również fakt, że dodatkowa wiedza o strukturze zależności, jak np. stwierdzenie dodatniej zależności, "zawęża obszar", w którym leży właściwy rozkład zagregowanego ryzyka, co zawęża przedział możliwych wartości VaR. Wykorzystanie go w praktyce wymaga oczywiście zastosowania narzędzi umożliwiających stwierdzenie dodatniej zależności. Podany w artykule przykład wskazuje, że maksymalna wartość VaR nie jest osiągana w przypadku współmonotonicznych rodzajów ryzyka. Można zatem wskazać gorsze (w sensie VaR) scenariusze realizacji rodzajów ryzyka niż współmonotoniczność. (fragment tekstu)

19

Optymalizacja struktury portfela inwestycyjnego ze względu na warunkowy VaR : model z parametrami opisanymi funkcjami czasu

75%

Chrzan P., Iskra D.

Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach

|

2009

|

Metody matematyczne, ekonometryczne i komputerowe w finansach i ubezpieczeniach 2008

297-310

Jednym z aspektów zarządzania portfelem jest dywersyfikacja ryzyka. W obecnych czasach wielu inwestorów poświęca uwagę zagadnieniu dywersyfikacji ryzyka w konstruowanych portfelach. Aby móc się odnieść do tego zagadnienia należy wybrać miarę ryzyka, którą będzie mierzone ryzyko występujące w portfelu. W pracy jako miernik ryzyka zostanie wykorzystana warunkowa wartość narażona na ryzyko - CVaR (Expected Shortfall. Jest to modyfikacja popularnej miary ryzyka, jaką jest VaR. Miara VaR nie jest miarą koherentną, natomiast jej modyfikacja (CVaR) spełnia już warunki koherentności.,(fragment tekstu)

20

VaR, CVaR - ryzyko inwestowania na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie

75%

Konarzewska I.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu

|

2004

|

nr 1037, t. 1 Inwestycje finansowe i ubezpieczenia - tendencje światowe a polski rynek. T. 1

282-291

Modele finansowe wykorzystują różne możliwości pokazywania ryzyka rynkowego związanego z instrumentami finansowymi i portfelami inwestycyjnymi. Do najważniejszych należą miary dyspersji stóp zwrotu: klasyczne - wariancja czy też odchylenie standardowe, pozycyjne - odchylenie ćwiartkowe, szacowane na podstawie obserwacji z okresów przeszłych. Niestabilność w czasie podstawowych parametrów rozkładu stóp zwrotu obserwowana w badaniach empirycznych skłania także do wyboru modeli dynamiki dochodów z inwestycji finansowych. Modele te to modele szeregów czasowych, poczynając od procesu błądzenia losowego ce akcji, modele ruchów Browna (arytmetyczny i geometryczny), modele typ EWMA, ARIMA, GARCH jedno- i wielowymiarowe. W niniejszej pracy przedstawiamy definicje, uwagi teoretyczne o własnościach kwantylowych miar ryzyka oraz wyniki ich ewaluacji dla 19 największych spółek obecnych na GPW w Warszawie oraz dla portfela inwestycyjnego, którego składowymi są akcje tych spółek. Wyniki obliczeń oparto na dziennych notowaniach akcji w okresie od 1 stycznia 2003 r. do 7 marca 2004 r. (fragment tekstu)