Miara ryzyka estymacji parametrów modelu VaR
DOI:
https://doi.org/10.15678/ZNUEK.2018.0976.0411Słowa kluczowe:
wartość zagrożona, estymacja przedziałowa, ryzyko modelu, ryzyko estymacji parametrów modeluAbstrakt
Obecnie wartość zagrożona jest jedną z najpopularniejszych miar ryzyka finansowego. W literaturze przedmiotu można spotkać się z wieloma podejściami do walidacji modeli wartości zagrożonej. W praktyce oprócz przeprowadzania testów ex post należy zweryfikować model w momencie jego tworzenia i wtedy można dokonać tzw. analizy ryzyka modelu. W dziedzinie finansów szczególnie istotne jest ryzyko estymacji modelu ze względu na ograniczoną liczbę danych historycznych, które są dostępne do estymacji parametrów. Celem artykułu jest zaproponowanie miary ryzyka estymacji parametrów modelu VaR opartej na przedziałowej estymacji wartości zagrożonej.
Pobrania
Bibliografia
Best P. (2005), Wartość narażona na ryzyko. Obliczanie i wdrażanie modelu VaR, Dom Wydawniczy ABC, Kraków.
Bollerslev T. (1987), A Conditionally Heteroskedastic Time Series Model for Speculative Prices and Rates of Return, „The Review of Economics and Statistics”, vol. 69, nr 3, https://doi.org/10.2307/1925546. DOI: https://doi.org/10.2307/1925546
Campbell S.D. (2005), A Review of Backtesting and Backtesting Procedures, Finance and Economics Discussion Series Divisions of Research & Statistics and Monetary Affairs Federal Reserve Board No 2005-21, Washington, DC. DOI: https://doi.org/10.17016/feds.2005.21
Christoffersen P.F. (1998), Evaluating Interval Forecasts, „International Economic Review”, vol. 39, nr 4, https://doi.org/10.2307/2527341. DOI: https://doi.org/10.2307/2527341
Christoffersen P.F., Gonçalves S. (2005), Estimation Risk in Financial Risk Management, „Journal of Risk”, vol. 7, nr 3, https://doi.org/10.21314/jor.2005.112. DOI: https://doi.org/10.21314/JOR.2005.112
Doman M., Doman R. (2009), Modelowanie zmienności i ryzyka. Metody ekonometrii finansowej, Wolters Kluwer, Kraków.
Dowd K. (2006), Retrospective Assessment of Value at Risk (w:) Risk Management: A Modern Perspective, red. M.K. Ong, Elsevier, San Diego. DOI: https://doi.org/10.1016/B978-012088438-4.50009-5
Duan J.Ch., Simonato J.G., Gauthier G., Zaanoun S. (2004), Estimating Merton’s Model by Maximum Likelihood with Survivorship Consideration, EFA 2004 Maastricht Meetings Paper No 4190, https://doi.org/10.2139/ssrn.557088. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.557088
Engle R.F. (1982), Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation, „Econometrica”, vol. 50, nr 4, https://doi.org/10.2307/1912773. DOI: https://doi.org/10.2307/1912773
Jajuga K. (2001), Value at Risk, „Rynek Terminowy”, nr 13.
Jajuga K. (2013), Ryzyko modelu a miary ryzyka, „Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach”, nr 53.
Kupiec P.H. (1995), Techniques for Verifying the Accuracy of Risk Measurement Models, „The Journal of Derivatives”, vol. 3, nr 2, https://doi.org/10.3905/jod.1995.407942. DOI: https://doi.org/10.3905/jod.1995.407942
Kuziak K. (2011), Pomiar ryzyka przedsiębiorstwa. Modele pomiaru i ich ryzyko, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław.
Lopez J. (1998), Methods for Evaluating Value-at-Risk Estimates, „Economic Policy Review”, October. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.1029673
Mohamed A.R. (2005), Would Student’s t-GARCH Improve VaR Estimates?, University of Jyväskylä, www.gloriamundi.org (data dostępu: ).
Ostasiewicz S., Rusnak Z., Siedlecka U. (2011), Statystyka. Elementy teorii i zadania, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław.
Pascual L., Romo J., Ruiz E. (2006), Bootstrap Prediction for Returns and Volatilities in GARCH Models, „Computational Statistics & Data Analysis”, vol. 50, nr 9, https://doi.org/10.1016/j.csda.2004.12.008. DOI: https://doi.org/10.1016/j.csda.2004.12.008
Piontek K. (2007), Przegląd i porównanie metod oceny modeli VaR (w:) Matematyczne i ekonometryczne metody oceny ryzyka finansowego, red. P. Chrzan, Prace Naukowe, Akademia Ekonomiczna w Katowicach, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Katowicach, Katowice.
Rokita P. (2004), Koncepcja wartości zagrożonej (VaR) w analizie ryzyka inwestycji banków na rynku polskim, praca doktorska, Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu, Wrocław.
Sarma M., Thomas S., Shah A. (2003), Selection of Value-at-Risk Models, „Journal of Forecasting”, vol. 22, nr 4, ideas.repec.org/s/jof/jforec.html (data dostępu: ). DOI: https://doi.org/10.1002/for.868
Taylor S.J. (1994), Modeling Stochastic Volatility: A Review and Comparative Study, „Mathematical Finance”, vol. 4, nr 2, https://doi.org/10.1111/j.1467-9965.1994.tb00057.x. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1467-9965.1994.tb00057.x
Wawrzynek J. (2007), Metody opisu i wnioskowania statystycznego, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu, Wrocław.
Zarządzanie ryzykiem (2008), red. K. Jajuga, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
