Search results

1

Comparison of Block Maxima and Peaks Over Threshold Value-at-Risk models for market risk in various economic conditions

100%

Szubzda F., Chlebus M.

Central European Economic Journal

|

2019

|

vol. 6

|

issue 53

EN

The aim of the presented study was to assess the quality of VaR forecasts in various states of the economic situation. Two approaches based on the extreme value theory were compared: Block Maxima and the Peaks Over Threshold. Forecasts were made on the daily closing prices of 10 major indices in European countries, divided into two groups: emerging countries (Bulgaria, Czech Republic, Lithuania, Latvia, Poland, Slovakia and Hungary) and developed countries (England, France and Germany). Three states of economic situation were analysed: the pre-crisis (2007), the crisis (2008) and the post-crisis (2009) period as out-of-sample. The main conclusion obtained is the too slow process of adapting static EVT-based forecasts to market movements. While in the pre-crisis period the results were satisfactory, in the period of crisis VaR forecasts were too often exceeded.

2

SKOŚNOŚĆ ROZKŁADU A ESTYMACJA KWANTYLOWYCH MIAR RYZYKA – PRZYPADEK RYNKU METALI

89%

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

Comparative analysis of electric energy risk changes in selected European regions

89%

Ganczarek-Gamrot A.

Studia Ekonomiczne

|

2017

|

vol. 344

7-24

EN

In the paper volatility of prices from selected European electric energy markets was described using multivariate autoregressive models VAR-GARCH. Quotations from Polish TGE, European EEX, Nordic Nord Pool and center Europe OTE were used from January 2014 to October 2016. We made risk analysis of change in average daily prices and proposed a portfolio of electric energy contract. The risk of single contracts was estimated by Value-at-Risk (VaR). The risk of portfolio was estimated by Conditional Value-at-Risk (CVaR).

PL

W pracy opisano za pomocą wielowymiarowych modeli autoregresyjnych VAR-GARCH procesy zmienności cen energii elektrycznej na wybranych europejskich rynkach energii elektrycznej. Na bazie notowań z towarowych rynków natychmiastowych: polskiej Towarowej Giełdy Energii (TGE), European Energy Exchange (EEX), skandynawskiej Nord Pool oraz krajów Europy środkowej Czech, Słowacji, Węgier i Rumunii, korzystających z usług czeskiego operatora (OTE) w okresie od stycznia 2014 do października 2016, przeprowadzono analizę ryzyka zmiany średniej dziennej ceny energii elektrycznej oraz zaproponowano portfel kontraktów na energię elektryczną, minimalizując ryzyko straty w badanym okresie. Ryzyko straty pojedynczych kontraktów estymowano za pomocą wartości zagrożonej VaR. Do optymalizacji portfela kontraktów wykorzystano warunkową wartość zagrożoną CVaR.

4

ANALIZA PORÓWNAWCZA RYZYKA EKSTREMALNEGO NA RYNKACH METALI NIEŻELAZNYCH I SZLACHETNYCH

89%

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

An Empirical Evaluation of GARCH Models in Value-at-Risk Estimation: Evidence from the Macedonian Stock Exchange

88%

Bucevska V.

Business Systems Research Journal

|

2013

|

vol. 4

|

issue 1

49-64

EN

Background: In light of the latest global financial crisis and the ongoing sovereign debt crisis, accurate measuring of market losses has become a very current issue. One of the most popular risk measures is Value-at-Risk (VaR). Objectives: Our paper has two main purposes. The first is to test the relative performance of selected GARCH-type models in terms of their ability of delivering volatility estimates. The second one is to contribute to extend the very scarce empirical research on VaR estimation in emerging financial markets. Methods/Approach: Using the daily returns of the Macedonian stock exchange index-MBI 10, we have tested the performance of the symmetric GARCH (1,1) and the GARCH-M model as well as of the asymmetric EGARCH (1,1) model, the GARCH-GJR model and the APARCH (1,1) model with different residual distributions. Results: The most adequate GARCH family models for estimating volatility in the Macedonian stock market are the asymmetric EGARCH model with Student’s t-distribution, the EGARCH model with normal distribution and the GARCH-GJR model. Conclusion: The econometric estimation of VaR is related to the chosen GARCH model. The obtained findings bear important implications regarding VaR estimation in turbulent times that have to be addressed by investors in emerging capital markets

6

Non-Classical Risk Measures on the Warsaw Stock Exchange – the Application of Alpha-Stable Distributions

88%

Krężołek D., University of Economics in Katowice D. o. D. a. E. S.

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

|

2013

|

vol. 286

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.

7

Aggregate dependent risks – risk measure calculation

88%

Heilpern S.

Mathematical Economics

|

2011

|

issue 7 (14)

107-122

EN

We investigate the sum of dependent random variables. The dependent structure is modeled by copulas. The risk measures, VaR and ES of such sums, are calculated. We present the lower and upper border of VaR. The examples when the marginals have exponential and Pareto distribution are investigated. The influence of the degree of dependence on the value of VaR of the sum of dependent random variables is analysed.

8

Estimation of Value-at-Risk using Weibull distribution - portfolio analysis on the precious metals market

88%

Krężołek D.

Przegląd Statystyczny

|

2021

|

vol. 68

|

issue 2

38-52

EN

In this paper, we present a modification of the Weibull distribution for the Value-atRisk (VaR) estimation of investment portfolios on the precious metals market. The reason for using the Weibull distribution is the similarity of its shape to that of empirical distributions of metals returns. These distributions are unimodal, leptokurtic and have heavy tails. A portfolio analysis is carried out based on daily log-returns of four precious metals quoted on the London Metal Exchange: gold, silver, platinum and palladium. The estimates of VaR calculated using GARCH-type models with non-classical error distributions are compared with the empirical estimates. The preliminary analysis proves that using conditional models based on the modified Weibull distribution to forecast values of VaR is fully justified.

9

THE PORTFOLIO OF FINANCIAL ASSETS OPTIMIZATION. DIFFERENT APPROACHES TO ASSESS RISK

75%

Hrytsiuk P.

Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych

|

2018

|

vol. 19

|

issue 4

355-365

EN

Modern research has led to the rejection of the hypothesis of a normal distribution for financial asset returns. Under these conditions, the portfolio variance loses part of its informativity and can not serve as a good risk measure. The central aim of this work is the development and justification of a new technique of portfolio risk measure. We analyzed weekly stock returns of four largest German concerns: Deutsche Telekom, Siemens AG, Bayer AG and BMW. It is shown that asset returns are not normally distributed, but with good precision follow Laplace distribution (double exponential distribution). Using Laplace distribution function, we obtained the analytical expressions for VaR and CVaR risk measures and made calculations of risk measure using these approaches. Using modified Markowitz model the efficient frontiers of portfolios were constructed.

10

Can Lognormal, Weibull or Gamma Distributions Improve the EWS-GARCH Value-at-Risk Forecasts?

63%

Chlebus M.

Przegląd Statystyczny

|

2016

|

vol. 63

|

issue 3

329-350

PL

W badaniu analizie poddane zostały dwustopniowe modele EWS-GARCH służące do prognozowania wartości narażonej na ryzyko. W ramach analizy rozpatrywane były modele EWS-GARCH zakładające rozkłady lognormalny, Weibulla oraz Gamma w stanie turbulencji oraz modele GARCH(1,1) i GARCH(1,1) z poprawką na rozkład empiryczny w stanie spokoju. Ocena jakości prognoz Value-at-Risk uzyskanych na podstawie wspomnianych modeli została przeprowadzona na podstawie miar adekwatności (wskaźnik przekroczeń, test Kupca, test Christoffersena, test asymptotyczny bezwarunkowego pokrycia oraz kryteria backtestingu określone przez Komitet Bazylejski) oraz analizy funkcji strat (kwadratowa funkcja straty Lopeza, absolutna funkcja straty Abad i Benito, 3 wersja funkcji straty Caporina oraz funkcja nadmiernych kosztów). Uzyskane wyniki wskazują, że modele EWS-GARCH z rozkładem lognormalnym, Weibulla lub Gamma mogą konkurować z modelami EWS-GARCH z rozkładem wykładniczym lub empirycznym. Modele EWS-GARCH z rozkładem lognormalnym, Weibulla lub Gamma są nieco mniej konserwatywne, jednocześnie jednak koszt ich stosowania jest mniejszy niż modeli EWS-GARCH z rozkładem wykładniczym lub empirycznym.

EN

In the study, two-step EWS-GARCH models to forecast Value-at-Risk are analysed. The following models were considered: the EWS-GARCH models with lognormal, Weibull or Gamma distributions as a distributions in a state of turbulence, and with GARCH(1,1) or GARCH(1,1) with the amendment to empirical distribution of random error models as models used in a state of tranquillity. The evaluation of the quality of the Value-at-Risk forecasts was based on the Value-at-Risk forecasts adequacy (the excess ratio, the Kupiec test, the Christoffersen test, the asymptotic test of unconditional coverage and the backtesting criteria defined by the Basel Committee) and the analysis of loss functions (the Lopez quadratic loss function, the Abad & Benito absolute loss function, the 3rd version of Caporin loss function and the function of excessive costs). Obtained results show that the EWSGARCH models with lognormal, Weibull or Gamma distributions may compete with EWS-GARCH models with exponential and empirical distributions. The EWS-GARCH model with lognormal, Weibull or Gamma distributions are relatively less conservative, but using them is less expensive than using the other EWS-GARCH models.

11

Estimation risk taking into consideration the effect of forecasting scheme: robust inference about VaR

63%

Małecka M.

Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician

|

2022

|

vol. 67

|

issue 10

1-27

PL

Artykuł dotyczy problemu ryzyka estymacyjnego przy testowaniu VaR. Występowanie ryzyka estymacyjnego (zwanego również niepewnością parametrów) oznacza, że obserwowany proces przekroczeń VaR może nie spełniać standardowych wymogów określających ramy testowe. W konsekwencji testy VaR mogą odrzucać prawidłowe modele VaR ze względu na błędy estymacji popełnione podczas wyznaczania prognoz VaR. W badaniu omawianym w artykule oceniana jest odporność testów VaR na ryzyko estymacyjne. U podstaw badania leży spostrzeżenie, że ryzyko estymacyjne w istotny sposób zależy od elementów schematu prognozowania. Z tego powodu w badaniu uwzględniono schematy prognozowania bardziej realistyczne niż schemat oparty na ustalonym oknie, co stanowi rozszerzenie w stosunku do wcześniej prowadzonych badań. Cel badania jest dwojaki: znalezienie metod, które pozwalałyby zniwelować negatywny wpływ ryzyka estymacji na testy VaR, oraz kompleksowe porównanie metod testowania VaR w odniesieniu do problemu ryzyka estymacyjnego. Przeprowadzone analizy wskazują m.in. na to, że odpowiednie dostosowanie schematu prognozowania daje lepsze wyniki pod względem dokładności testów niż korygowanie błędów estymacji techniką podpróbkowania.

EN

The paper addresses the issue of estimation risk in VaR testing. The occurrence of estimation risk (also called parameter uncertainty) implies that the observed VaR violation process may not fulfil the standard requirements that underpin the testing framework. As a result, VaR tests may reject correct VaR models due to estimation errors committed when predicting the VaR. The paper examines the robustness of VaR tests to estimation risk. The research is based on an observation indicating that certain elements of a forecasting scheme have a significant influence on estimation risk. Thus, the article extends the previous studies to include several more realistic forecasting schemes than those based solely on a fixed window. The aim of the research is twofold: firstly, to find methods of mitigating the negative impact of estimation risk on VaR tests, and secondly, to provide a comprehensive comparison of VaR testing methods with reference to the issue of estimation risk. The conducted analyses demonstrate that a proper adjustment of the forecasting scheme yields better results in terms of the accuracy of the tests than correcting estimation errors by means of the subsampling technique.

12

Applications of VaR and CVaR Methods on Energy Market in Poland

63%

Ganczarek A., The Karol Adamiecki University of Economics K.

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

|

2006

|

vol. 196

EN

This article presents downside risk measures such as: Value-at-Risk - VaR and Conditional Value-at-Risk - CVaR. We establish them with three of the known methods. The electric energy is an article of real tame, which we can not store up and this influences on changes of price. The downside risk measures are more effective than the measures of volatility for estimate risk on electric energy market. The aim this article is the choice of VaR and CVaR methods, that are the most effective for future risk on the Polish energy market. In this investigation we use the logarithmic rate of return of prices from the Polish Power Exchange, Balance Market (BM) from October to December 2002 and their simulation distributions.

PL

Podejmując decyzje związane z przyszłością, podejmujemy ryzyko. Ocena ryzyka jest oceną subiektywną i w głównej mierze zależy od preferencji inwestorów. Niemniej jednak, aby ocenić ewentualne przyszłe ryzyko, należy go zmierzyć. Jest wiele różnych miar służących do jego pomiaru. W artykule skupiliśmy się nad kwantylowymi miarami zagrożenia Value-at-Risk - VaR oraz Conditional Value-at-Risk - CVaR. Będziemy te miary wyznaczać trzema znanymi metodami. Energia elektryczna jest towarem czasu rzeczywistego, którego się nie magazynuje, co w znacznym stopniu wpływa na kształtowanie się jej cen. Miary najgorszych realizacji spośród możliwych są efektywniejsze w przypadku oszacowania ryzyka na rynku energii niż miary przeciętne. Celem referatu jest wybór takiej spośród metod wyznaczania VaR oraz CVaR, aby najprecyzyjniej oszacować ewentualne przyszłe ryzyko straty na polskim rynku energii. Wyniki badań oparte są na logarytmicznych stopach zwrotu cen zanotowanych na Towarowej Giełdzie Energii oraz Rynku Bilansującym (RB) w okresie od 1 października do końca 2002 r., oraz na symulowanych rozkładach tych stóp zwrotu.

13

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

63%

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).

Refine search results

Comparison of Block Maxima and Peaks Over Threshold Value-at-Risk models for market risk in various economic conditions

SKOŚNOŚĆ ROZKŁADU A ESTYMACJA KWANTYLOWYCH MIAR RYZYKA – PRZYPADEK RYNKU METALI

Comparative analysis of electric energy risk changes in selected European regions

ANALIZA PORÓWNAWCZA RYZYKA EKSTREMALNEGO NA RYNKACH METALI NIEŻELAZNYCH I SZLACHETNYCH

An Empirical Evaluation of GARCH Models in Value-at-Risk Estimation: Evidence from the Macedonian Stock Exchange

Non-Classical Risk Measures on the Warsaw Stock Exchange – the Application of Alpha-Stable Distributions

Aggregate dependent risks – risk measure calculation

Estimation of Value-at-Risk using Weibull distribution - portfolio analysis on the precious metals market

THE PORTFOLIO OF FINANCIAL ASSETS OPTIMIZATION. DIFFERENT APPROACHES TO ASSESS RISK

Can Lognormal, Weibull or Gamma Distributions Improve the EWS-GARCH Value-at-Risk Forecasts?

Estimation risk taking into consideration the effect of forecasting scheme: robust inference about VaR

Applications of VaR and CVaR Methods on Energy Market in Poland

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