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.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00