Kwantylowe miary ryzyka

• Autorzy: Grażyna Trzpiot

Warianty tytułu

Risk Measure - Quantiles Approach

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Funkcje probabilistyczne lub kwanty 1 o we są wykorzystywane do analizy zachowań modeli decyzyjnych w warunkach niepewności lub przy zmiennych parametrach. W zastosowaniach finansowych kwantyl strat nazywany jest Value-at-Risk (VaR). Jest to powszechnie stosowana miara odpowiadająca na pytanie: jaki jest maksymalny poziom strat przy ustalonym poziomie ufności? Kwantyle są również wykorzystywane do określenia innej miary Conditional Value-at-Risk (CVaR). CVaR (nazywane również Mean Excess Loss, Mean Shortfall lub Tail VaR) jest średnią stratą najgorszych scenariuszy (np. 5%). CVaR ma ciekawsze własności niż VaR. (fragment tekstu)

EN

Value at risk is an internal measure of risk of the investment. In the paper we present a critical discussion based on comparison with the related concepts of stochastic dominance and lower partial moments. We find that value at risk contradicts second-degree stochastic dominance and thus expected utility maximization for risk averse investors. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Pomiar ryzyka; Metody pomiarowe

EN

Risk measures; Measuring methods

• Czasopismo: Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Taksonomia
• Rocznik: 2004
• Tom: 11
• Numer: nr 1022 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
• Strony: 420--430

Twórcy

autor

Grażyna Trzpiot

• Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego w Katowicach

Bibliografia

• Baumol W.J., An Expected Gain-Confidence Limit Criterion for Portfolio Selection, "Management Science" 1964, nr 10, s. 174-182.
• Fishbum P.C., Mean-Risk Analysis with Risk Associated with Below - Target Returns, "American Economic Review" 1977, nr 57, s. 116-126.
• Hadar J., Russel W.K., Rules for Ordering Uncertain Prospects, "American Economic Review" 1969, nr 59, s. 25-34.
• Konno H., Yamazaki H., Mean Absolute Deviation Portfolio Optimizationi Model and Its Application to Tokyo Stock Market, "Management Science" 1991, nr 37, s. 519-531.
• Levy H., Sarnat K., Portfolio and Investment Selection. Theory and Practice, Prentice-Hall, New York 1984.
• Mansini R., Ogryczak W., Speranza M.G., On LP Solvable Models for Portfolio Selection, "Informatica" 2003, nr 14.
• Pflug G.Ch., Some Remarks on the Value-at-Risk and the Conditional Value- at-Risk, [w:] Probabilistic Constrained Optimization: Methodology and Applications, Kluwer Academic Publishers, Boston 2000.
• Pratt J.W., Risk Aversion in the Small and in the Large, "Econometrica" 1964, nr 32, s. 122-136.
• Trzpiot G., Analiza portfelowa z wykorzystaniem metody momentów i dominacji stochastycznych - podejście kwantylowe, "Prace Naukowe AE we Wrocławiu", nr 990, AE, Wrocław 2003, s. 216-224.
• Trzpiot G., Dominacje stochastyczne a teoria mierzalnych funkcji użyteczności, "Prace Naukowe AE we Wrocławiu", nr 988, AE, Wrocław 2003, s. 361-369.
• Whitmore G.A., Third Degree Stochastic Dominance, "American Economic Review" 1970, nr 60, s. 457-459.
• Yitzhaki S., Stochastic Dominance, Mean Variance and Gini's Mean Difference, "American Economic Review" 1982, nr 72, s. 178-185.