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

Results found: 4

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  Miernik ryzyka (VaR)
help Sort By:

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

Zależność: fakty i mity

100%
Heilpern S.
Studia Ekonomiczne
|
2014
|
vol. 207
85-98
PL
Artykuł poświęcony jest wybranym zagadnieniom zależności zmiennych losowych, które można opisać za pomocą funkcji łączących (kopula). Opisano związek dwuwymiarowego rozkładu normalnego z gaussowską funkcją łączącą wraz z najczęściej stosowaną miarą zależności: współczynnikiem korelacji Pearsona. Wnioski odniesiono do przypadku wielowymiarowych rozkładów eliptycznych, w szczególności rozkładów normalnych. Zbadano także rozkład sumy zmiennych losowych pod względem najczęściej stosowanej miary ryzyka, jaką jest VaR. Pokazano, że największe wartości tej miary wcale nie muszą zachodzić dla ścisłej zależności ani dla niezależności.
EN
The main aim of the article is to show chosen issues of random variables which can be described in the form of copula functions. In the first part the relationship between two-dimensional normal distribution with Gaussian copula function was shown together with the most common measure - Pearson correlation coefficient. Conclusions were referred to multivariate elliptical distributions, mainly to normal distributions with major focus on generally used risk measure - value at risk (VaR). It was shown that the highest values of this measure need not appear for close dependence as well as for independence.
2
Publication available in full text mode
Content available

Wybrane testy nieobciążoności miar ryzyka na przykładzie value at risk

100%
Jeziorski P.
Studia Ekonomiczne
|
2014
|
vol. 207
110-118
PL
Celem pracy jest analiza porównawcza testów nieobciążoności służących do oceny poprawności szacowania ryzyka metodą Value at Risk. Przedstawiono wybrane testy, które weryfikują liczbę przekroczeń oraz ich niezależność.
EN
Article contain comparative analysis of unbiasedness test in calculation of Value at Risk. Author presented selected tests which verify number and the independence of exceedances.
3

Kryzys a ryzyko porfela walut

63%
Kłęk K.
Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Ekonomii i Informatyki w Krakowie
|
2010
|
issue 6
95-114
PL
Bardzo ważnym etapem procesu zarządzania ryzykiem jest pomiar ryzyka. Wśród wielu metod jego pomiaru, które rozwinęły się w ciągu ostatnich kilkunastu lat, bardzo popularną i często stosowaną w praktyce - np. przez banki - jest wartość narażona na ryzyko (Value at Risk, w skrócie VaR). Niniejszy artykuł traktuje o tej metodzie, koncentrując się na ryzyku związanym z kursami walutowymi oraz kursem złota, a także budowie portfela i ukazaniu wpływu ogólnoświatowego kryzysu na inwestycje w te aktywa. W następnej części pracy zostaną krótko omówione wybrane dotychczasowe próby modelowania kursów walutowych i teoria dotycząca konstrukcji portfela. W rozdziale trzecim zostanie przedstawiona istota VaR i sposoby jej obliczania. W rozdziale czwartym zostanie przedstawiona charakterystyka danych i analiza obliczonych wyników. W ostatniej piątej części zostaną podsumowane najważniejsze wyniki. (fragment tekstu)
EN
The aim of the article is to examine the influence of global financial crisis, which started in 2008, on currency portfolios exemplified by portfolio of five currencies and gold. The article describes three approaches to calculation of Value at Risk. VaR was estimated by applying the method of historical simulation. Then, the analysis of stress testing was implemented. The research was carried out concerning three periods of time: the whole period of the observation, the phase until the day of the beginning of the crisis, and from the day after the beginning of the crisis. (original abstract)
4
Publication available in full text mode
Content available

Optymalizacja portfela z wykorzystaniem koherentnych transformujących miar ryzyka

63%
Trzpiot G.
Studia Ekonomiczne
|
2014
|
vol. 208
74-85
PL
Celem artykułu jest wykorzystanie metod optymalizacji liniowej w analizie portfelowej. Poszerzymy problem wyboru optymalnego portfela z kryterium ograniczającym dla kwantylowej miary ryzyka, jakim jest minimalizacja CVaR (conditional value-at-risk) do klasy zadań z koherentnymi transformującymi miarami ryzyka. Omówimy niezależnie koherentne miary ryzyka (KMR) oraz transformujące miary ryzyka (TMR) podając własności i wzajemne zależności. Przejdziemy następnie do klasy miar łączących te podejścia. Koherentne transformujące miary ryzyka (KTMR) obejmują wiele znanych miar ryzyka.
XX
The aim of this paper is application linear programming methodology to solving portfolio selection problems. We enlarge linear optimization problem for quantile risk measures that means for Conditional Value-at-Risk (CVaR) based portfolio selection problems to class of risk measure known as the class of coherent distortion risk measures. We describe independently coherent distortion risk measure and distortion risk measure by a list of properties. At the end we goes to the class of risk measures witch put both approaches together. coherent distortion risk measures include a range of well-known risk measures as CVaR, Wang Transform measure, Proportional Hazard measure.
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.