Informacja

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

Wyszukujesz frazę "value models" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Estimation of Value-at-Risk using Weibull distribution - portfolio analysis on the precious metals market
Autorzy:
Krężołek, Dominik
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1808287.pdf
Data publikacji:
2021-10-18
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
risk analysis
Value-at-Risk
metals market
GARCH-type models
two-sided Weibull distribution
Opis:
In this paper, we present a modification of the Weibull distribution for the Value-atRisk (VaR) estimation of investment portfolios on the precious metals market. The reason for using the Weibull distribution is the similarity of its shape to that of empirical distributions of metals returns. These distributions are unimodal, leptokurtic and have heavy tails. A portfolio analysis is carried out based on daily log-returns of four precious metals quoted on the London Metal Exchange: gold, silver, platinum and palladium. The estimates of VaR calculated using GARCH-type models with non-classical error distributions are compared with the empirical estimates. The preliminary analysis proves that using conditional models based on the modified Weibull distribution to forecast values of VaR is fully justified.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2021, 68, 2; 38-52
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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