Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Metals market" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Selected GARCH‑type Models in the Metals Market – Backtesting of Value‑at‑Risk
Wybrane modele klasy GARCH na rynku metali – testowanie wsteczne Value‑at‑Risk
Autorzy:
Krężołek, Dominik
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/657116.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
zmienność
modele klasy GARCH
ryzyko
Value‑at‑Risk
rynek metali
volatility
GARCH‑type models
risk
metals market
Opis:
Analiza ryzyka na rynku finansowym wymaga poprawnej oceny zmienności zarówno cen, jak i stóp zwrotu interesujących inwestora aktywów. Szumy informacyjne, sytuacja gospodarcza oraz polityczna, a także zwykła spekulacja powodują istotne trudności w stawianiu trafnych prognoz. Z punktu widzenia inwestora kluczowym zagadnieniem jest minimalizacja ryzyka dużych strat. W artykule podjęto próbę zastosowania wybranych modeli zagnieżdżonych klasy ARMA‑GARCH oraz ARMA‑APARCH do oceny zmienności stóp zwrotu wybranych aktywów notowanych na rynku metali. Do oceny ryzyka inwestycji wykorzystano wartość zagrożoną VaR, natomiast jakość tej oceny z faktycznie zaobserwowanymi stratami zweryfikowano za pomocą wybranych testów przekroczeń.
  Risk analysis in the financial market requires the correct evaluation of volatility in terms of both prices and asset returns. Disturbances in quality of information, the economic and political situation and investment speculations cause incredible difficulties in accurate forecasting. From the investor’s point of view, the key issue is to minimise the risk of huge losses. This article presents the results of using some selected GARCH‑type models, ARMA‑GARCH and ARMA‑APARCH, in evaluating volatility of asset returns in the metals market. To assess the level of risk, the Value‑at‑Risk measure is used. The comparison between real and estimated losses (in terms of VaR) is made using the backtesting procedure.  
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2017, 5, 331; 185-203
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The Effectiveness of the GlueVaR Risk Measure on the Metals Market – the Application of Omega Performance Measure
Efektywność miary GlueVaR w ocenie ryzyka na rynku metali – zastosowanie wskaźnika Omega
Autorzy:
Krężołek, Dominik
Trzpiot, Grażyna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/657124.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
miara Omega
GlueVaR
efektywność
ryzyko
rynek metali
Omega risk measure
effectiveness
risk
metals market
Opis:
Podejmowanie decyzji inwestycyjnych jest indywidualną kwestią każdego inwestora. Strategia, jaką przyjmuje, znajduje swoje odzwierciedlenie w poziomie akceptowalnego ryzyka. Niemniej jednak każdy z inwestorów dąży do minimalizacji dużych strat przy jednoczesnej maksymalizacji zysku. Istnieje wiele miar ryzyka, a każda z nich przekazuje inną informację. W artykule poddano ocenie efektywność dwóch nieklasycznych miar ryzyka: wskaźnika Omega oraz koherentnej miary GlueVaR. Cechą wspólną obu tych mierników jest konieczność ustalenia pewnego punktu progowego określającego, kiedy podjęta inwestycja rozumiana jest jako strata. Efektywność miar ryzyka przeanalizowano na przykładzie inwestycji podejmowanych na rynku metali.
Decision‑making process is an individual matter for each investor and the strategy they choose, reflects the level of accepted risk. Nevertheless, any investor wants to minimize huge losses while maximizing profits. As far as the measure of risk is concerned, literature is full of examples of tools which help to evaluate the risk. However, the level of the risk usually differs, depending on circumstances. In this paper we present two non‑classical risk measures: Omega performance risk measure and GlueVaR risk measure. Both of them require a threshold to be set, which reflects the starting point for the investment to be considered as a loss. The effectiveness of the Omega and GlueVaR risk measures is compared using the example of metals market investments.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2017, 5, 331; 153-167
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Volatility Factors of Returns and Risk Analysis Using Quantile Risk Measures in the Gold and Silver Market
Czynniki zmienności stóp zwrotu i analiza ryzyka z wykorzystaniem miar kwantylowych na rynku złota i srebra
Autorzy:
Krężołek, Dominik
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2033883.pdf
Data publikacji:
2021-10-29
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
ryzyko
złoto
srebro
metale szlachetne
kwantylowe miary ryzyka
risk
gold
silver
precious metals
quantile risk measures
Opis:
The aim of the paper is to identify unobservable factors that may significantly determine the level of gold and silver returns and to assess the risk of investment in these metals. To measure risk, the value at risk and other, less popular measures are used: the ES, MS, Rachev ratio and GlueVaR risk measure. Normal and Student’s t‑distributions are used as theoretical distributions. The results of the study show that we can identify latent factors based on observable variables that have a significant impact on the level of gold and silver returns. In addition, it was observed that the risk measures would vary depending on the period of research. It was shown that the estimates of the risk measures using Student’s t‑distribution have a lower estimation error than those based on the normal distribution.
Rynki alternatywne, do których zalicza się rynek towarowy, stanowią doskonałe miejsce na zabezpieczanie lokowanych środków inwestycyjnych w sytuacji pogarszającej się koniunktury na rynkach finansowych. Szczególne zainteresowanie kierowane jest w stronę inwestycji w metale szlachetne, takie jak złoto czy srebro. Oba metale mają szerokie zastosowanie w przemyśle, jednakże dodatkowo ich wartość ukryta powiązana jest ze stosunkiem człowieka do tego rodzaju kruszców. Od dawien dawna złoto i srebro kojarzone były z majątkiem i bogactwem. Przedmiotem pracy jest identyfikacja ukrytych czynników, mogących wpływać na zmienność stóp zwrotu złota i srebra oraz ocena ryzyka inwestycji w te metale szlachetne. Zidentyfikowano dwa istotne czynniki oraz dokonano porównania ocen ryzyka za pomocą miar kwantylowych. Wyniki wskazują na istotny wpływ zidentyfikowanych czynników na zmienność stóp zwrotu złota i srebra. Zaobserwowano także różnice w poziomie ryzyka inwestycji dla tych dwóch metali.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2021, 4, 355; 47-71
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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