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

Results found: 2

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  heavy tails
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
EN
The subject of this paper is the presentation of application of the alpha-stable distributions methodology in investment risk measurement. The non-classical risk measures based on Value-at-Risk are presented: Expected Shortfall and Median Shortfall, for given quantiles. The analysis is made using daily log-returns from the WSE. The results show better estimation of empirical risk values using probability distributions belonging to the family of stable ones.
PL
Przedmiotem artykułu jest prezentacja zastosowania metodologii rozkładów alfa-stabilnych w pomiarze ryzyka inwestycyjnego. Wykorzystano nieklasyczne mierniki ryzyka bazujące na metodologii Value-at-Risk: Expected Shortfall oraz Median Shortfall dla wybranych rzędów kwantyli. Badanie przeprowadzono dla dziennych logarytmicznych stóp zwrotu wybranych walorów Giełdy Papierów Wartościowych w Warszawie. Wyniki pokazują lepsze oszacowania rzeczywistych miar ryzyka przy wykorzystaniu rozkładów prawdopodobieństwa z rodziny stabilnych.
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
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.