Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Ryzyko ekstremalne" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
Wpływ asymetrii rozkładu na estymację kwantylowych miar ryzyka
The impact of asymmetry of distribution on the estimation of quantile risk measures
Autorzy:
Krężołek, Dominik
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/586860.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Expected Shortfall
Median Shortfall
Metale szlachetne
Rozkłady skośne
Ryzyko ekstremalne
Extreme risk
Precious metals
Skewed distributions
Opis:
Anomalie obserwowane w finansowych szeregach czasowych stóp zwrotu wymagają zastosowania odpowiednich mierników ryzyka. Większość klasycznych rozkładów prawdopodobieństwa wykorzystywanych w modelowaniu podstawowych charakterystyk inwestycji to rozkłady symetryczne, które nie uwzględniają realizacji stóp zwrotu na poziome istotnie odległym od poziomu przeciętnego. Obserwacje takie nie rozkładają się symetrycznie w stosunku do średniej, stąd konieczność dogłębnego spojrzenia na ten problem. Jego istotność związana jest z pomiarem ryzyka ekstremalnego dla zjawisk nieprzewidywalnych. W referacie podjęto próbę oceny wpływu stopnia asymetrii rozkładu prawdopodobieństwa na ocenę poziomu ryzyka inwestycji realizowanych na rynku metali szlachetnych. Przedstawiono wybrane kwantylowe miary ryzyka, w tym Expected Shortfall i Median Shortfall. Analizę przeprowadzono przy wykorzystaniu wybranych symetrycznych rozkładów prawdopodobieństwa, dla których wprowadzono dodatkowy parametr skośności.
The anomalies observed in financial time series require the application of appropriate risk measures. Most of the theoretical distributions used for modelling that type of data is symmetric and do not cover the observations in analyzed dataset called outliers. Such observations may produce some disturbances in classical statistics. In this paper, we focus on the impact of asymmetry on the estimation of some selected quantile risk measures: VaR, Expected Shortfall and Median Shortfall. The analysis was performed using data from precious metals market and, theoretically, using normal and t-Student distribution with additional skewness parameter.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2017, 344; 58-75
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
ANALIZA PORÓWNAWCZA RYZYKA EKSTREMALNEGO NA RYNKACH METALI NIEŻELAZNYCH I SZLACHETNYCH
COMPARISON ANALYSIS OF EXTREME RISK ON NON-FERROUS AND PRECIOUS METALS MARKET
Autorzy:
Krężołek, Dominik
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/452899.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:
ryzyko
ryzyko ekstremalne
kwantylowe miary ryzyka
Value-at-Risk
rynek metali
risk
extreme risk
quantile risk measures
metals market
Opis:
Przedmiotem artykułu jest prezentacja wyników pomiaru ryzyka powiązanego z ekstremalnymi zmianami stóp zwrotu wybranych metali nieżelaznych i szlachetnych. Przeprowadzono analizę porównawczą w kontekście podejmowanych działań inwestycyjnych. Wykorzystano mierniki ryzyka bazujące na obserwacjach w ogonach rozkładu, w tym mierniki kwantylowe. Zastosowano gruboogonowe rozkłady prawdopo-dobieństwa. Analiza wykazała istotne różnice w zmienności stóp zwrotu oraz poziomie ryzyka ekstremalnego pomiędzy badanymi grupami metali. Informacja ta może zostać efektywnie wykorzystana w konstrukcji zdywersyfikowanych portfeli inwestycyjnych oraz podejmowaniu decyzji związanych z zarządzaniem ryzykiem w obrębie zjawisk rzadkich.
The purpose of this article is to present initial results obtained in analysis of extreme risk of returns related to investments in non-ferrous and precious metals. Comparison analysis refers to possible investment decisions. The methodology is based on events observed in tails of distributions, including quantile risk measures and so, the family of heavy-tailed distributions has been used. The analysis shows that exists significant discrepancy in volatility and extreme risks between these two groups of metals. This information may be useful in construction of diversified investment portfolios and decision making related to extreme events.
Źródło:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2015, 16, 3; 202-213
2082-792X
Pojawia się w:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
SKOŚNOŚĆ ROZKŁADU A ESTYMACJA KWANTYLOWYCH MIAR RYZYKA – PRZYPADEK RYNKU METALI
SKEWNESS OF THE DISTRIBUTION AND ESTIMATION OF QUANTILE RISK MEASURES – THE CASE OF METALS MARKET
Autorzy:
Krężołek, Dominik
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/453934.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:
skośność
pomiar ryzyka
Value-at-Risk
ryzyko ekstremalne
grube ogony
skewness
risk measurement
extreme risk
heavy tails
Opis:
Pomiar ryzyka inwestycyjnego wymaga zastosowania narzędzi, które w odpowiedni sposób uwzględniają anomalie obserwowane w empirycznych rozkładach stóp zwrotu. Klasyczne modele szacowania ryzyka zakładają gaussowskie rozkłady prawdopodobieństwa, które nie uwzględniają asymetrii rozkładu, mającej związek z występowaniem obserwacji ekstremalnych. Takie obserwacje istotnie wpływają na poziom prawdopodobieństwa w ogonach rozkładów. W pracy podjęto próbę oceny wpływu skośności rozkładu prawdopodobieństwa na ocenę poziomu ryzyka inwestycji podejmowanych na rynku metali. Zastosowano kwantylowe miary ryzyka, m.in. wartość zagrożoną oraz warunkową wartość zagrożoną przy wykorzystaniu różnych teoretycznych rozkładów prawdopodobieństwa. Analizę przeprowadzono uwzględniając okres kryzysu finansowego.
Investment risk measurement requires specific statistical tools which take into account anomalies observed in empirical distributions of returns. Classical models used for modelling risk are based on gaussian approach and do not include asymmetry in data, which is significantly related to extreme observations. These observations affect the thickness of both right and left tails of the empirical distributions. In this paper the influence of skewness observed in empirical probability distributions on the assessment of extreme risk is examined. The area of research is the metals market within the period including economic crisis. The analysis contains some selected quantile risk measures and their estimation using chosen theoretical distributions. Keywords: skewness, risk measurement, Value-at-Risk, extreme risk, heavy tails
Źródło:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2017, 18, 4; 624-634
2082-792X
Pojawia się w:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Risk management on the metals market
Zarządzanie ryzykiem na rynku metali
Autorzy:
Krężołek, Dominik
Trzpiot, Grażyna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/424896.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
risk measure
modified GlueVaR
extreme risk
sources of risk
metals market
miara ryzyka
zmodyfikowany GlueVaR
ryzyko ekstremalne
źródła ryzyka
rynek metali
Opis:
The purpose of this paper is to attempt to classify risk which can be observed when one deals with data from the metals market. Usually the general definition of risk includes two dimensions. The first one is the probability of occurrence and the second one are the associated consequences of a set of hazardous scenarios. In this research the authors try to add a new dimension: the source of risk, which can be defined in terms of the level of turnover (volatility of volume) and price (volatility of returns). One can categorize risks in terms of multidimensional ranking based on a comparative evaluation of the consequences, probability, and source of a given risk. Another dimension is the chosen risk measures, in the meaning of the risk model. In risk analysis, some selected quantile risk measures were proposed: VaR, Expected Shortfall, Median Shortfall and GlueVaR. The empirical part presents a multidimensional risk analysis of the metal market.
Celem opracowania jest próba klasyfikacji ryzyka, które można zaobserwować, gdy mamy do czynienia z danymi z rynku metali. Ogólna definicja ryzyka obejmuje dwa wymiary: prawdopodobieństwo wystąpienia zdarzenia ryzykownego i związane z nim konsekwencje zestawu niebezpiecznych scenariuszy. W niniejszym badaniu staramy się dodać nowy wymiar: źródło ryzyka, które można zdefiniować w kategoriach poziomu obrotu (zmienność wolumenu) oraz ceny (zmienność stóp zwrotu). Ryzyko możemy kategoryzować według wielowymiarowego rankingu, na podstawie porównawczej oceny konsekwencji, prawdopodobieństwa i źródła danego ryzyka. Inny wymiar to wybrane miary ryzyka w rozumieniu modelu ryzyka. W analizie ryzyka wykorzystano wybrane miary kwantylowe: VaR, Expected Shortfall, Median Shortfall oraz GlueVaR. W części empirycznej przedstawiamy analizę ryzyka w ujęciu wielowymiarowym przeprowadzoną na rynku metali.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2020, 24, 2; 86-97
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-4 z 4

    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