PL EN


2017 | 340 | 177-194
Article title

Odporny pomiar ryzyka

Content
Title variants
EN
Robust risk measures
Languages of publication
PL
Abstracts
PL
Szacowanie prawdopodobieństwa w problemach, w których mogą wystąpić różne zdarzenia, jest zazwyczaj niezwykle trudnym zadaniem, podlega bowiem wielu źródłom niepewności. Wiemy, że rozkłady prawdopodobieństwa mogą zmieniać się w czasie, co prowadzi do bardzo trudnych ocen ryzyka wywołanych przez konkretne decyzje. Rozważając rozkłady prawdopodobieństwa oraz zbiór nominalnych miar ryzyka, przedstawiamy koncepcję odpornej miary ryzyka. Odporną miarę ryzyka rozpatrzymy jako najgorszy możliwy zbiór ryzyk przy założeniu, że każdy ze zbiorów rozkładów prawdopodobieństwa jest prawdopodobny. Omówimy właściwości odpornej miary ryzyka związane z nominalnymi zbiorami ryzyka, takie jak wypukłość lub koherencja. W szczególności omówimy odporną wersję warunkowego Value-at-Risk (CVaR). Zastosowania omówionego podejścia odniesiemy do aktywów z GPW w Warszawie.
EN
Estimating the probabilities by which different events might occur is usually a difficult problem. Usually probabilities change over time, leading to a very difficult to evalued of the risk induced by any particular decision. For a given set of probability measures and a set of nominal risk measures, we describe robust risk measure as the worst possible of risks when each of probability measures may occur. We describe some properties of those of our nominal risk measures, such as convexity or coherence. We use a robust version of the Conditional Value-at-Risk (CVaR). We applied Robust CVaR (RCVaR) using data from the Warsaw Stock Exchange.
Year
Volume
340
Pages
177-194
Physical description
Contributors
  • Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach. Wydział Informatyki i Komunikacji. Katedra Demografii i Statystyki Ekonomicznej
References
  • Artzner P., Delbaen F., Eber J.-M., Heath D. (1999), Coherent Risk Measures, “Mathematical Finance”, No. 9(3), s. 203-228.
  • Bertsimas D., Pachamanova D. (2008), Robust Multiperiod Portfolio Management with Transaction Costs, “Computers and Operations Research”, No. 35(1), Special issue on Applications of OR in Finance s. 3-17.
  • Bertsimas D., Brown D. (2009), Constructing Uncertainty Sets for Robust Linear Optimization, “Operations Research”, No. 57(6), s. 1483-1495.
  • Donnelly C., Embrechts P. (2010), The Devil is in the Tails: Actuarial Mathematics and the Subprime Mortgage Crisis, “ASTIN Bulletin”, No. 40(1), s. 1-33.
  • Fertis A., Baes M., Lüthi H.-J. (2012), Robust Risk Management, “European Journal of Operational Research”, No. 222, s. 663-672.
  • Föllmer H., Schied A. (2002), Convex Measures of Risk and Trading Constraints, “Finance & Stochastics”, No. 6(4), s. 429-447.
  • Lüthi H.-J., Doege J. (2005), Convex Risk Measures for Portfolio Optimization and Concepts of Flexibility, “Mathematical Programming”, Series B 104, s. 541-559.
  • Markowitz H.M. (1952), Portfolio Selection, “Journal of Finance”, No. 7, s. 77-91.
  • RiskMetrics (1995), Technical Document, Technical report, Morgan Guarantee Trust Company, Global Research, New York.
  • Rockafellar R. (1970), Convex Analysis, Princeton University Press, Princeton.
  • Rockafellar R.T., Uryasev S. (2000), Optimization of Conditional Value-at-Risk, “The Journal of Risk”, No. 2(3), s. 21-41.
  • Shapiro A., Dentcheva D., Ruszczyński A. (2009), Lectures on Stochastic Programming: Modeling and Theory, SIAM, Philadelphia.
  • Trzpiot G. (2007), Decomposition of Risk and Quantile Risk Measures [w:] „Dynamiczne Modele Ekonometryczne”, Prace Naukowe Uniwersytetu Mikołaja Kopernika w Toruniu, s. 35-42.
  • Trzpiot G. (2008), Implementacja metodologii regresji kwantylowej w estymacji VaR, Studia i Prace nr 9, Uniwersytet Szczeciński, Szczecin, s. 316-323.
  • Trzpiot G. (2009a), Application Weighted VaR in Capital Allocation, “Polish Journal of Environmental Studies”, Vol. 18, No. 5B, s. 203-208.
  • Trzpiot G. (2009b), Extreme Value Distributions and Robust Estimation, “Folia Economica”, nr 228, Acta Universitatis Lodziensis, Łódź, s. 85-92.
  • Trzpiot G. (2016), Semi-Parametric Risk Measures, „Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach”, nr 288(5), s. 108-120.
  • Trzpiot G., Krężołek D. (2009), Quantiles Ratio Risk Measures for Stable Distributions Models in Finance, „Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Akademii Ekonomicznej w Katowicach”, nr 53, s. 109-120.
  • Trzpiot G., Majewska J. (2009), Sensitivity Analysis of Some Robust Estimators of Volatility, „Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Akademii Ekonomicznej w Katowicach”, nr 53, s. 91-108.
  • Trzpiot G., Majewska J. (2010), Estimation of Value at Risk: Extreme Value and Robust Approaches, “Operation Research and Decisions”, Vol. 20, No. 1, s. 131-143.
  • [www 1] www.gpwinfostrefa.pl (dostęp: 14.03.2016).
Document Type
Publication order reference
Identifiers
ISSN
2083-8611
YADDA identifier
bwmeta1.element.cejsh-5251d87d-44a2-43cd-a57b-9bd1364682de
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.