PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2011 | 255 Methodological Aspects of Multivariate Statistical Analysis : Statistical Models and Applications | 137-145
Tytuł artykułu

Testing for Tail Independence in Extreme Value Models - Application on Polish Stock Exchange

Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Testowanie niezależności w ogonach rozkładów wartości ekstremalnych - zastosowanie na polskiej giełdzie papierów wartościowych
Języki publikacji
EN
Abstrakty
Określanie stopnia zależności między aktywami jest niezbędne w wielu obszarach rynku finansowego. Koncepcja zależności w ogonie rozkładu stanowi obecny trend w ocenie siły ekstremalnych zależności. Przeprowadzona została analiza zależności w ogonie rozkładu na podstawie stóp zwrotu wybranych spółek polskiej giełdy oraz analiza porównawcza wybranych testów niezależności: Neyman-Pearson i Kolmogorov-Smirnov. Celem pracy jest uwypuklenie potrzeby uwzględniania zagadnienia określania zależności w ogonach rozkładu stop zwrotu składników portfela w zarządzaniu portfelem inwestycyjnym. (abstrakt oryginalny)
EN
An estimate of the degree of association between assets is required in many financial activities. Especially dependencies of extreme events are attracting an increasing attention in modern risk management. After estimation of the tail dependence coefficient we compare and investigate the Neyman-Pearsons' and Kolmogorov-Smirnovs tests for independence. We provide a discussion on how the concept of extreme value dependence can be made into useful portfolio management tools.(original abstract)
Twórcy
  • The Karol Adamiecki University of Economics in Katowice, Poland
  • The Karol Adamiecki University of Economics in Katowice, Poland
Bibliografia
  • Ané, T., Kharoubi. C. (2003). Dependence structure and risk measure. Journal of Business, 76, 411-438.
  • Clayton D.G. (1978). A Model for Association in Bivariate Life Tables and its Application in Epidemiological Studies of Familial Tendency in Chronic Disease Incidence. Biometrika. 65, 141-151.
  • Coles S. (2001). An Introduction to Statistical Modeling of Extreme Values, Springer. Berlin.
  • Embrechts P., Klüppelberg C., Mikosch T. (1997). Modelling Extremal Events for Insurance and Finance, Springer. Berlin.
  • Embrechts P., McNeil A., Straumann D. (2002). Correlation and dependency in risk management: properties and pitfalls. In: Risk Management: Value at Risk and Beyond, M.A.H. Dempster, Ed. Cambridge University Press. 176-223.
  • Falk M., Michel R. (2006). Testing for tail independence in extreme value models. Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 58. 261-290.
  • Frahm G., Junker M., Schmidt R. (2005). Estimating the tail-dependence coefficient: Properties and pitfalls. Insurance: Mathematics and Economics, 37. 80-100.
  • Frank M.J. (1979). On the Simultaneous Associativity of F(x,y) and xyF(x.y). Aequationes Mathematicae 19. 194- 226.
  • Gumbel E.J. (1960), Bivariate Exponential Distributions, Journal of the American Statistical Association. 55, 698-707
  • Haan L. de, Resnick S.I. (1977). Limit theory for multivariate sample extremes, Z. Wahrsch. Verw. Gebiete, 40.317-337.
  • Joe H. (1997). Multivariate Models and Dependence Concepts, Chapman and Hall. London.
  • Malevergne Y., Sornette D. (2004), Investigating extreme dependencies. Extreme Financial Risks (From dependence to risk management) Springer. Heidelberg. 2006
  • Sibuya M. (1960). Bivariate extreme statistics I. Annals of Institute of the Statistical Mathematics, 11, 195-210.
  • Sklar A. (1959). Fonctions de répartition à n dimensions et leurs marges. Publications de l'Institut de Statistique de l'Université de Paris. 8, 229-231.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
DOI
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171193913
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.