Informacja

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

Wyszukujesz frazę "VaR estimation" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
GARCH Process Application in Risk Valuation for WIG20 Index
Zastosowanie procesów GARCH do oceny ryzyka dla indeksu WIG20
Autorzy:
Małecka, Marta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/905644.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
VaR estimation
GARCH
Opis:
The recent economic crisis of 2008/2009 boosted a discussion about effectiveness of popular methods of controlling risk in financial markets, with value-at-risk approach being a topical issue. The paper contrasted a GARCH model for 1% VaR estimation for WIG20 with five basic approaches: variance-covariance, historical simulation, Risk Metrics™, Monte Carlo simulation and bootstrap method. A comprehensive study was supplied, with the focus on sample choice, to emphasize the influence of extraordinary price movements during the crisis. The study showed that nonparametric methods prevail over other models in the sense that the probability of exceeding the assumed loss level is the lowest. Further enquiry supported the view that GARCH model outperforms all techniques based on the assumption of a specific probability distribution of log returns. The problem of attaining the required level of tolerance in conditions of high instability of prices was evident from Kupiec tests results. A complementary analysis of capital requirements in relation to VaR estimation technique, gave the additional argument for GARCH model superiority over other risk valuation methods.
Kryzys przełomu lat 2008/2009 wywołał dyskusję dotyczącą efektywności popularnie stosowanych metod kontroli ryzyka na rynku finansowym, co w szczególności spowodowało wzrost zainteresowania metodologią VaR. W niniejszym opracowaniu przedstawione zostało porównanie metody VaR-GARCH do szacowania 1% VaR dla indeksu WIG20 z pięcioma innymi popularnymi podejściami: wariancji-kowariancji, symulacji historycznej, Risk Metrics™, Monte Carlo, metodą symulacyją i bootstrapową. Szczególną uwagę zwrócono na wybór próby, w celu podkreślenia wniosków specyficznych dla okresu kryzysu finansowego. Pokazano, że nieparametryczne metody przeważają nad pozostałymi w kontekście prawdopodobieństwa przekroczenia przewidywanego poziomu straty. Badanie potwierdziło hipotezę, że model GARCH daje lepsze rezultaty niż metody oparte na założeniu niezmiennego w czasie rozkładu logarytmicznych stóp zwrotu. Wyniki testu Kupca pokazały problem przekraczania założonego poziomu tolerancji w warunkach kryzysu. Badanie uzupełniono analizą wymogów kapitałowych w zależności od techniki estymacji VaR, co dodatkowo potwierdziło przewagę modelu GARCH nad innymi sposobami szacowania ryzyka.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2013, 285
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Estimation risk taking into consideration the effect of forecasting scheme: robust inference about VaR
Ryzyko estymacyjne uwzględniające schemat prognozowania - wnioskowanie o VaR za pomocą metod odpornych
Autorzy:
Małecka, Marta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2138867.pdf
Data publikacji:
2022-10-31
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
Value-at-Risk
VaR tests
estimation risk
parameter uncertainty
wartość zagrożona ryzykiem
testy VaR
ryzyko estymacyjne
niepewność parametrów
Opis:
The paper addresses the issue of estimation risk in VaR testing. The occurrence of estimation risk (also called parameter uncertainty) implies that the observed VaR violation process may not fulfil the standard requirements that underpin the testing framework. As a result, VaR tests may reject correct VaR models due to estimation errors committed when predicting the VaR. The paper examines the robustness of VaR tests to estimation risk. The research is based on an observation indicating that certain elements of a forecasting scheme have a significant influence on estimation risk. Thus, the article extends the previous studies to include several more realistic forecasting schemes than those based solely on a fixed window. The aim of the research is twofold: firstly, to find methods of mitigating the negative impact of estimation risk on VaR tests, and secondly, to provide a comprehensive comparison of VaR testing methods with reference to the issue of estimation risk. The conducted analyses demonstrate that a proper adjustment of the forecasting scheme yields better results in terms of the accuracy of the tests than correcting estimation errors by means of the subsampling technique.
Artykuł dotyczy problemu ryzyka estymacyjnego przy testowaniu VaR. Występowanie ryzyka estymacyjnego (zwanego również niepewnością parametrów) oznacza, że obserwowany proces przekroczeń VaR może nie spełniać standardowych wymogów określających ramy testowe. W konsekwencji testy VaR mogą odrzucać prawidłowe modele VaR ze względu na błędy estymacji popełnione podczas wyznaczania prognoz VaR. W badaniu omawianym w artykule oceniana jest odporność testów VaR na ryzyko estymacyjne. U podstaw badania leży spostrzeżenie, że ryzyko estymacyjne w istotny sposób zależy od elementów schematu prognozowania. Z tego powodu w badaniu uwzględniono schematy prognozowania bardziej realistyczne niż schemat oparty na ustalonym oknie, co stanowi rozszerzenie w stosunku do wcześniej prowadzonych badań. Cel badania jest dwojaki: znalezienie metod, które pozwalałyby zniwelować negatywny wpływ ryzyka estymacji na testy VaR, oraz kompleksowe porównanie metod testowania VaR w odniesieniu do problemu ryzyka estymacyjnego. Przeprowadzone analizy wskazują m.in. na to, że odpowiednie dostosowanie schematu prognozowania daje lepsze wyniki pod względem dokładności testów niż korygowanie błędów estymacji techniką podpróbkowania.
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2022, 67, 10; 1-27
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
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