Zastosowanie modeli wykorzystujących funkcje powiązań (copula functions) i teorię wartości ekstremalnych w analizie ryzyka portfela akcji na rynku polskim

• Autorzy: Paweł Rokita
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Założenia klasycznej teorii portfela Markowitza znacznie ułatwiają analizę portfela, a więc również jego ryzyka. Są to jednak założenia bardzo mocne. Jednym z najważniejszych jest założenie o wielowymiarowym rozkładzie normalnym stóp zwrotu. Liczne badania [16; 14; 2; 11; 4] pokazały, że nawet rozkłady brzegowe - rozkłady stóp zwrotu z poszczególnych akcji - nie są normalne. Na ogół obserwuje się grube ogony i leptokurtozę tych rozkładów, rzadziej -nieznaczną lewostronną asymetrię. Co się zaś tyczy rozkładów wielowymiarowych, kwestionuje się w literaturze przedmiotu stosowanie współczynnika korelacji liniowej jako wystarczającej miary zależności [5; 6]. Wynika to między innymi z przypuszczenia, że zależność między bardzo niskimi albo też bardzo wysokimi stopami zwrotu jest silniejsza niż w typowym przedziale ich zmienności. Oznacza to, że do analizy ryzyka portfela niewystarczające mogą się okazywać nie tylko modele z wielowymiarowym rozkładem normalnym, ale w ogóle modele zakładające rozkłady eliptyczne.(fragment tekstu)

Słowa kluczowe

PL

Portfel akcji; Analiza ryzyka; Funkcje połączeń

EN

Equity portfolios; Risk analysis; Copula Functions

• Czasopismo: Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach
• Rocznik: 2006
• Tom: Modelowanie preferencji a ryzyko '05
• Strony: 175--190

Twórcy

autor

Paweł Rokita

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Bibliografia

• Armstrong M. (2003). Copula Catalogue. Part ł. Bivariate Archimedean Copulas. CERNA, Paryż (maszynopis)
• Bauer C. (2000). Value at Risk Using Hyperbolical Distributions. Journal of Economics and Business, 52,455-467
• Bouye E. (i inni) (2000). Copulas for Finance. A Reading Guide and Some Applications. City University Business School, London oraz Credit Lyonnais, Paris (maszynopis)
• Embrechts P., McNeil A., Straumann D. (2002). Correlation and Dependence in Risk Management: Properties and Pitfalls. W; Risk Management: Value at Risk and Beyond. Red. M. Dempster. Cambridge University Press, Cambridge, 176-223
• Fisz. M. (1969). Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna. PWN, Warszawa
• Genest C., MacKay J. (1986). The Joy of Copulas: Bivariate Distributions with Uniform Marginals. The American Statistician, 40, 280-283
• Genest C., Rivest L.-P. (1993). Statistical inference procedures for bivariate Archimedean copulas. Journal of the American Statistical Association,S8. 1034-1043
• Gumbel E.J. (1961). Bivariate logistic distributions. Journal of American Statistical Association, 56
• Nelsen R.B. (1998). An Introduction to Copulas. W: Lecture Notes in Statistics, 139. Springer Verlag, New York
• Papla D., Piontek K. (2004), Zastosowanie rozkładów a-stabilnych i funkcji powiązań (copula) w obliczaniu wartości zagrożonej (VaR)
• Rejman A. (1997). Modelowanie stochastyczne i symulacje rynku papierów wartościowych przy wykorzystaniu procesów a-stabilnych. Politechnika Wrocławska, Wrocław
• Sklar A. (1959). Fonctions de répartition à n dimensions et leurs marges. W: Publications de l'institut de Statistique de l'Université de Paris, 8, 229- 231^Zangari P. (1996). An Improved Methodology for Measuring VaR. Risk -Metrics™ Reuters/J.P. Morgan, Monitor, II, 7