Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 5

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  extreme risk
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
1
Publication available in full text mode
Content available

From duration analysis to GARCH models – An approach to systematization of quantitative methods in risk measurement

100%
Krzysztof J.
Economics and Business Review
|
2016
|
vol. 2(16)
|
issue 3
EN
The development of scientific research has led to the very dynamic growth of methods in the area of financial risk management. This refers particularly to risk measures in which quantitative methods are applied. The paper provides a discussion on a systematization of different risk measures proposed in scientific literature and used in practice. There are four criteria proposed in the paper. The first is the concept of risk applied by distinguishing negative and neutral concept. The second criterion is the character of the risk variable, either discrete or continuous . The third criterion makes the distinction between high frequency, low severity events, corresponding to standard (normal) type of risk, and low frequency, high severity events, corresponding to extreme risk. Finally the fourth criterion distinguishes between the risk variable expressed in monetary values and risk variable expressed in time units. Using these criteria the most common groups of risk measures are discussed. The final part of the paper gives a synthetic discussion on model risk which is a risk resulting from the erratic model used in a real world. In the paper three main sources of model risk are presented and the methods to evaluate model risk are given.
2
Publication available in full text mode
Content available

SKOŚNOŚĆ ROZKŁADU A ESTYMACJA KWANTYLOWYCH MIAR RYZYKA – PRZYPADEK RYNKU METALI

72%
Krężołek D.
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
|
2017
|
vol. 18
|
issue 4
624-634
PL
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.
EN
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
3
Publication available in full text mode
Content available

Risk management on the metals market

72%
Krężołek D., Trzpiot G.
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
|
2020
|
issue vol. 24, nr 2
86-97
EN
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.
PL
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.
4
Publication available in full text mode
Content available

ANALIZA PORÓWNAWCZA RYZYKA EKSTREMALNEGO NA RYNKACH METALI NIEŻELAZNYCH I SZLACHETNYCH

72%
Krężołek D.
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
|
2015
|
vol. 16
|
issue 3
202-213
PL
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.
EN
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.
5
Publication available in full text mode
Content available

Analiza transferu ryzyka ekstremalnego między wybranymi rynkami finansowymi z zastosowaniem przyczynowości w ryzyku w sensie Grangera

72%
Fałdziński M.
Przegląd Statystyczny
|
2014
|
vol. 61
|
issue 4
433-448
PL
Celem proponowanego artykułu jest analiza powiązań między głównymi rynkami finansowymi, reprezentującymi procesy finansowe i gospodarcze zachodzące we współczesnym świecie. Badanie skupiało się na zagadnieniu przenoszenia ryzyka ekstremalnego na rynkach finansowych. Zrozumienie mechanizmu transferu ryzyka ma kluczowe znaczenie dla efektywnego zarządzania ryzykiem, instytucji finansowych oraz podmiotów nadzorujących rynki finansowe. W szczególności ryzyko ekstremalne ma największe znaczenie, ponieważ to ekstremalne ruchy cen powodują największe zagrożenie oraz szanse dla uczestników rynku. Przedstawiony artykuł stanowi rozszerzenie dotychczasowych badań, polegające na wykorzystaniu najnowszej metodologii do badania przyczynowości w ryzyku w sensie Grangera zaprezentowanej w pracy Candelon i inni (2013). Innowacyjność tego podejścia polega na uwzględnieniu wielu różnych poziomów ryzyka w zakresie ogonów rozkładu, co dopuszcza różną dynamikę transferu ryzyka pomiędzy rynkami. W celu odpowiedniego zmierzenia ryzyka, mierzonego wartością zagrożoną, wykorzystano podejście Peaks over Threshold (POT) z modelami zmienności (McNeil, Frey, 2000).
EN
The main aim of this paper is an analysis of integration among main financial markets which represent financial and economic processes occurring in the contemporary world. This research focuses on issue of extreme risk spillover effect on financial markets. Proper understanding of risk transfer mechanism has paramount importance for effective risk management, financial institutions and market supervision institutions. In particular, extreme risk is the most important due the fact that the extreme prices movements are the main cause of threats and opportunities for market participants. This paper is the extension of previous researches on that issue. This extension takes into account the newest methodology framework which is Granger-causality test presented in work of Candelon et al. (2013). Innovation in this approach boils down to allowing for multiple different risk levels across distribution tails which takes into consideration different dynamics of risk transfer mechanism across markets. In order to estimate Value-at-Risk a Peaks over Threshold approach is applied with volatility models (McNeil, Frey, 2000).
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.