Modeling Dependencies in High-Dimensional Portfolios Using Pair-Copula Constructions

• Autorzy: Małgorzata Doman , Ryszard Doman

Warianty tytułu

Modelowanie zależności w portfelach wysokowymiarowych za pomocą kaskad kopuli dwuwymiarowych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In the paper, we use a pair-copula construction approach to determine the dependence structure of a high-dimensional portfolio for the purpose of Value-at-Risk (VaR) estimation. We focus on the impact of a careful choice of bivariate copulas constituting pair-copula decompositions on the quality of obtained VaR estimates. The results show a significant improvement of VaR accuracy after taking into account asymmetry in bivariate dependencies. (original abstract)

W pracy wykorzystujemy kaskady kopuli dwuwymiarowych jako narzędzie do opisu struktury zależności w portfelu wysokowymiarowym w celu oszacowania jego wartości zagrożonej (VaR). Głównym celem badania jest ocena wpływu starannego wyboru kopuli dwuwymiarowych tworzących kaskadę na jakość otrzymywanych oszacowań VaR. Uzyskane wyniki pokazują istotną poprawę trafności oszacowań wartości zagrożonej po uwzględnieniu w modelu asymetrii w zależnościach dwuwymiarowych. (abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

EN

Portfolio analysis; VaR method; Value estimation; Value at Risk Analysis; Econometric models

PL

Analiza portfelowa; Miernik ryzyka (VaR); Szacowanie wartości; Analiza wartości zagrożonej; Modele ekonometryczne

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe / Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu
• Rocznik: 2012
• Numer: nr 222
• Strony: 22--41

Twórcy

autor

Małgorzata Doman

• Poznań University of Economics, Poland

autor

Ryszard Doman

• Adam Mickiewicz University in Poznań, Poland

Bibliografia

• Aas, K., Czado, C., Frigessi, A., Bakken, H., 2009, Pair-copula Constructions of Multiple Dependence, Insurance: Mathematics and Finance, vol. 44, pp. 182-198.
• Bauwens, E., Laurent, S. Rombouts, J.V.K., 2006, Multivariate GARCH Models: A Survey, Journal of Applied Econometrics, vol. 21, pp. 79-109.
• Bedford, T., Cooke, R.M., 2001, Probability Density Decomposition for Conditionally Dependent Random Variables Modeled by Vines, Annals of Mathematics and Artificial Intelligence, vol. 32, pp. 245-268.
• Bedford, T., Cooke, R.M., 2002, Vines - A New Graphical Model for Dependent Random Variables, Annals of Statistics, vol. 30, pp. 1031-1068.
• Christoffersen, P.F, 1998, Evaluating Interval Forecasts, International Economic Review, vol. 39, pp. 841-862.
• Doman, R., 2010, Modeling the Dependence Structure of the WIG20 Portfolio Using a Pair-copula Construction, Dynamic Econometric Models, vol. 10, pp. 31-42.
• Genest, C., Ghoudi, K., Rivest, L.P., 1995, A Semiparametric Estimation Procedure of Dependence Parameters in Multivariate Families of Distributions, Biometrika, vol. 82, pp. 543-552.
• Giot, P., Laurent, S., 2003, Value-at-Risk for Long and Short Trading Positions, Journal of Applied Econometrics, vol. 18, pp. 641-664.
• Joe, H., 1996, Families of m-variate Distributions with Given Margins and m(m - l)/2 Bivariate Dependence Parameters, in: Ruschendorf, L., Schweizer, B., Taylor, M.D. (eds.), Distributions with Fixed Marginals and Related Topics, IMS Lecture Notes Monograph Series 28, Institute of Mathematical Statistics, Hay ward, CA, pp. 120-141.
• Joe, H., 1997, Multivariate Models and Dependence Concepts, Chapman & Hall, London.
• Kurowicka, D., Cooke, R.M., 2006, Uncertainty Analysis with High Dimensional Dependence Modelling, Wiley, New York.
• Lambert, P., Laurent, S., 2001, Modelling Financial Time Series Using GARCH-type Models with a Skewed Student Distribution for the Innovations, Institut de Statistique, Université Catholique de Louvain, Discussion Paper 0125.
• Nelsen, R.B., 2006, An Introduction to Copulas, 2nd ed., Springer, New York.
• R Development Core Team 2011, R: A Language and Environment for Statistical Computing, R Foundation for Statistical Computing,Vienna.
• Schepsmeier, U., Brechmann, E.C., 2011, CDVine: Statistical inference of C- and D-vine copulas, R package version 1.1-4, http://CRAN.R-project.org/package=CDVine.
• Sklar, A., 1959, Fonctions de rérpartition à n dimensions et leurs marges, Publications de l'Institut Statistique de l'Université de Paris, no. 8, pp. 229-231.