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:  kwantylowe miary ryzyka
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
PL
Rynki alternatywne, do których zalicza się rynek towarowy, stanowią doskonałe miejsce na zabezpieczanie lokowanych środków inwestycyjnych w sytuacji pogarszającej się koniunktury na rynkach finansowych. Szczególne zainteresowanie kierowane jest w stronę inwestycji w metale szlachetne, takie jak złoto czy srebro. Oba metale mają szerokie zastosowanie w przemyśle, jednakże dodatkowo ich wartość ukryta powiązana jest ze stosunkiem człowieka do tego rodzaju kruszców. Od dawien dawna złoto i srebro kojarzone były z majątkiem i bogactwem. Przedmiotem pracy jest identyfikacja ukrytych czynników, mogących wpływać na zmienność stóp zwrotu złota i srebra oraz ocena ryzyka inwestycji w te metale szlachetne. Zidentyfikowano dwa istotne czynniki oraz dokonano porównania ocen ryzyka za pomocą miar kwantylowych. Wyniki wskazują na istotny wpływ zidentyfikowanych czynników na zmienność stóp zwrotu złota i srebra. Zaobserwowano także różnice w poziomie ryzyka inwestycji dla tych dwóch metali.
EN
The aim of the paper is to identify unobservable factors that may significantly determine the level of gold and silver returns and to assess the risk of investment in these metals. To measure risk, the value at risk and other, less popular measures are used: the ES, MS, Rachev ratio and GlueVaR risk measure. Normal and Student’s t‑distributions are used as theoretical distributions. The results of the study show that we can identify latent factors based on observable variables that have a significant impact on the level of gold and silver returns. In addition, it was observed that the risk measures would vary depending on the period of research. It was shown that the estimates of the risk measures using Student’s t‑distribution have a lower estimation error than those based on the normal distribution.
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.
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.