PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!
  • Sesja wygasła!
Tytuł artykułu

Ryzyko i długa pamięć w modelach warunkowej wariancji

Autorzy
Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Risk and long memory in returns volality models
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Celem artykułu było zbadanie przydatności modelu FIAPARCH do wyznaczania wartości narażonej na ryzyko. Badania potwierdziły występowanie zjawiska długiej pamięci w zmienności stóp zwrotu. Dlatego klasyczne modele, które nie uwzględniają tego zjawiska: (model RiskMetrics, GARCH, APARCH) mogą być traktowane tylko jako pierwsze przybliżenie. Adekwatne wyniki daje dopiero model FIAPARCH, który umożliwia uwzględnienie ułamkowej integracji szeregu warunkowej wariancji, a także efektu dźwigni. Do opisu warunkowego rozkładu reszt wykorzystano rozkład t-Studenta oraz jego skośną wersję, co pozwoliło na uchwycenie „grubych ogonów” i asymetrii. Tak skonstruowany model stał się podstawą do oszacowania wartości narażonej na ryzyko. Porównanie wyników testów potwierdziło wyższość modelu FIAPARCH nad modelami nieuwzględniającymi choć jednego z wymienionych wyżej czynników.
EN
The goal of this article was an attempt to assess the usefulness of FIAPARCH model in respect to VaR calculation. The investigations confirmed the existence of long memory in returns volatility. Therefore the classic models which do not take the long memory into account (RiskMetrics, GARCH, APARCH) can be considered as a first approximation only. The proper results can be reached by means of FIAPARCH model, because this model allows fractional integration and a leverage effect. In order to describe fat tails and asymmetry of empirical distribution the skewed t-Student distribution has been applied. On the basis of this model VaR value was computed. The comparison of the results of this approach with a classic approach confirmed FIAPARCH superiority over the models that do not take into account at least one of the above mentioned factors (fat tails or asymmetry).
Słowa kluczowe
Wydawca
Rocznik
Tom
Strony
53--69
Opis fizyczny
Bibliogr. 38 poz., tab., rys.
Twórcy
autor
  • Katedra Ekonomii i Ekonometrii, Wydział Zarządzania, Akademia Górniczo-Hutnicza, al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków
autor
  • Zakład Metod Ilościowych w Ekonomii, Wyższa Szkoła Ekonomii i Informatyki w Krakowie, ul. Św. Filipa 17, 31-150 Kraków
Bibliografia
  • [1] Acerbi C., Nordio C., Sirtori C., Expected Shortfall as a Tool for Financial Risk Management, Working Paper, 2001, www.gloriamundi.org/var/wps.html.
  • [2] Andrews D., Guggenberger P., A bias-reduced log-periodogram regression estimator for the long-memory parameter, “Econometrica”2003, vol. 71, s. 675–712.
  • [3] Andrews D., Sun Y., Adaptive local polynomial Whittle estimation of longrange dependence, “Econometrica” 2004, vol. 72, s. 569–614.
  • [4] Angelidis T. and Degiannakis S., Modeling Risk for Long and Short Trading Positions, “Journal of Risk Finance” 2005, vol. 6(3), s. 226–238.
  • [5] Angelidis T., Benos A., Degiannakis S., The Use of GARCH Models in VaR Estimation, “Statistical Methodology” 2004, vol. 1(2), s. 105–128.
  • [6] Artzner P., Delbaen F., Eber J.-M., Heath D., Coherent Measures of Risk, “Mathematical Finance”1999, vol. 9, s. 203–228.
  • [7] Baillie R. T., Bollerslev T., Mikkelsen H. O., Fractionally integrated generalized autoregresssive conditional heteroskedasticity, “Journal of Econometrics” 1996, vol. 74, s. 3–30.
  • [8] Barkoulas J.T., Baum C.F., Long term dependence in stock returns, “Economics Letters” 1996, vol. 53, s. 253–259.
  • [9] Bollerslev T., Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity, “Journal of Econometrics” 1986, vol. 31, s. 307–327.
  • [10] Bollerslev T., Mikkelsen H., Modelling and Pricing Long Memory in Stock Market Volatility, “Journal of Econometrics” 1996, vol. 73, s. 151–184.
  • [11] Brooks C., Persand G., Volatility Forecasting for Risk Management “Journal of Forecasting” 2003, vol. 22, s. 1-22.
  • [12] Degiannakis S., Volatility Forecasting: Evidence from a Fractional Integrated Asymmetric Power ARCH Skewed-t Model, “Applied Financial Economics” 2004, vol. 14, s. 1333–1342.
  • [13] Ding Z., Granger C.W.J., Engle R.F., A Long Memory Property of Stock Market Returns and a New Model, “Journal of Empirical Finance” 1993, vol. 1, s. 83–106.
  • [14] DOORNIK J.A., OOMS, M., Computational aspects of maximum likelihood estimation of autoregressive fractionally integrated moving average models, “Computational Statistics and Data Analysis” 2003 , vol. 42, s. 333–348.
  • [15] Engle R.F., Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of U.K. Inflation, “Econometrica” 1982, vol. 50, s. 987–1008.
  • [16] Engle R.F., Bollerslev T., Modelling the Persistence of Conditional Variances, “Econometric Reviews” 1986, vol. 5(1), s. 1–50.
  • [17] Engle R. F., Manganelli S., CAViaR: Conditional Autoregressive Value at Risk by Regression Quantiles, University of California, San Diego, Department of Economics Working Paper 1999, s. 99–20.
  • [18] Geweke J., Porter-Hudak S., The Estimation and Application of Long- Memory Time Series Models, “Journal of Time Series Analysis” 1983, vol. 4, s. 221–238.
  • [19] Giot P., Laurent S., Value-at-Risk for Long and Short Trading Positions, “Journal of Applied Econometrics “ 2003, vol. 18, s. 641–664.
  • [20] Granger C. W. J., Ding Z., Some properties of absolute returns: an alternative measure of risk, “Annales d’Economie de Statistique” 1995, vol. 40, s. 67–95.
  • [21] GRANGER C.W.J., JOYEUX R., An introduction to long-memory time series models and fractional differencing, “Journal of Time Series Analysis” 1980, vol. 1, s. 15–29
  • [22] Guermat C., Harris, R.D.F.,Forecasting Value-at-Risk Allowing for Time Variation in the Variance and Kurtosis of Portfolio Returns,“International Journal of Forecasting” 2002, vol. 18, s. 409–419.
  • [23] Hansen P.R., Lunde A., Consistent Ranking of Volatility Models, “Journal of Econometrics” 2006, vol. 131, s. 97–121.
  • [24] HOSKING J.R.M., Fractional differencing, “Biometrika” 1981, vol. 68, s. 165–176.
  • [25] Hurst H. R., Long-term storage capacity of reservoirs, “Transactions of the American Society of Civil Engineers” 1951, vol. 1, s. 519–543.
  • [26] Hurvich C.M., Deo R.S., Brodsky J., The mean squared error of Geweke and Porter-Hudak’s estimator of the memory parameter of a long memory time series, “Journal of Time Series Analysis” 1998, vol. 19, s. 19–46.
  • [27] Inui K., Kijima M., On the Significance of Expected Shortfall as a Coherent Risk Measure, “Journal of Banking and Finance” 2005, vol. 29, s. 853–864.
  • [28] Kupiec P.H., Techniques for Verifying the Accuracy of Risk Measurement Models, “Journal of Derivatives” 1995, vol. 3, s. 73–84.
  • [29] Laurent S., Peters J. P., GARCH 2.2: an Ox package for estimating and forecasting various ARCH models, “Journal of Economic Surveys” 2002, vol. 3, s. 447–485.
  • [30] MANDELBROT B.B., VAN NESS J.W., Fractional Brownian Motion, Fractional Noises and Applications, “SIAM Review” 1968, vol. 10 (4), s. 422–437.
  • [31] PHILLIPS P.C., SHIMOTSU K., Local Whittle estimation in nonstationary and unit root cases, “Annals of Statistics” 2004, vol. 34 (2), s. 656–692.
  • [32] ROBINSON, P.M., Log-periodogram regression of time series with long range dependence, “Annals of Statistics” 1995, vol. 23, s. 1048–1072.
  • [33] Sarma M., Thomas S., Shah A., Selection of VaR models. “Journal of Forecasting” 2003, vol. 22(4), s. 337–358.
  • [34] SOWELL F.B., Maximum likelihood estimation of stationary univariate fractionally integrated time series models, “Journal of Econometrics” 1992, vol. 53, s. 165–188.
  • [35] Tse Y.K., The Conditional Heteroskedasticity of the Yen-Dollar Exchange Rate, “Journal of Applied Econometrics” 1998, vol. 193, s. 49–55.
  • [36] Velasco, C., 1999a, Non-stationary log-periodogram regression, Journal of Econometrics, vol. 91, s. 325–371.
  • [37] Velasco, C., 1999b, Gaussian semiparametric estimation of non-stationary time series, Journal of Time Series Analysis, vol. 20, s. 87–127.
  • [38] Yamai Y., Yoshiba T., Value-at-risk Versus Expected Shortfall: A Practical Perspective, “ Journal of Banking and Finance” 2005, vol. 29(4), s. 997–1015.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-AGH8-0005-0017
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.