GARCH Process Application in Risk Valuation for WIG20 Index

• Authors: Małecka, Marta

Title variants

EN

Zastosowanie procesów GARCH do oceny ryzyka dla indeksu WIG20

Abstracts

EN

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.

PL

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.

Keywords

EN

VaR estimation; GARCH

• Publisher: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
• Journal: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
• Year: 2013
• Volume: 285

Dates

published

2013

Contributors

author

Małecka, Marta

other

University of Lodz, Department of Statistical Methods

Identifiers

URI

http://hdl.handle.net/11089/10090