The large portfolios of traded assets held by many financial institutions have made the measurement of market risk a necessity. In practice, VaR measures are computed for several holding periods and confidence levels. A key issue in implementing VaR and related risk measures is to obtain accurate estimates for the tails of the conditional profit and loss distribution at the relevant horizons. VaR forecasts can be heavily affected by a few influential points, especially when long forecast horizons are considered. Robustness can be enhanced by fitting a generalized Pareto distribution to the tails of the distribution of the residual and sampling tail residuals from this density. However, to ensure a sufficiently large breakdown point for the estimator of the generalized Pareto tails, robust estimation is needed (see Dell’Aquila, Ronnchetti, 2006). The aim of the paper is to compare selected approaches to computing Value at Risk. We consider classical and robust conditional (GARCH) and unconditional (EVT) semi-nonparametric models where tail events are modeled using the generalized Pareto distribution. We wish to answer the question of whether the robust semi-nonparametric procedure generates more accurate VaRs than the classical approach does.
Modele stochastyczne są istotne dla zastosowań w finansach czy w ubezpieczeniach. Statystyczne metody estymacji parametrycznej wykorzystywane najczęściej do wyznaczania parametrów modeli to metoda największej wiarygodności lub MNK. Metody te dają optymalne oszacowania modeli, jednakże odchylenia obserwowanych wartości w kalibrowanym modelu mogą zachwiać dobre własności estymatorów. Przedstawimy pewne aspekty estymacji odpornej w kontekście rozkładów wartości ekstremalnych. Podejmiemy dyskusję metodologicznych aspektów zagadnienia pokazując, jak estymatory odporne wpływają na jakość analiz z wykorzystaniem rozkładów wartości ekstremalnych poprzez informacje o obserwacjach wpływowych.
EN
In parametric statistics estimators such as maximum likelihood or OLS typically estimate stochastic models, which play an important role in finance and insurance. These methods are generally optimal for an assumed reference model. Slight deviations from the assumed model may easy destroy the good statistical properties of the estimator. We present some aspects related to robust estimation in the context of extreme value theory (ETV). We discuss some methodological aspects how robust methods can improve the quality of extreme value theory data analysis by providing information on influential observations.
The main aim of the paper is presentation some key aspects in modeling extreme mortality risk. We make a review and discuss measures of extreme mortality risk. Besides, we use approach proposed by J.M. Bravo et al. [2012], that is focused on using EVT to model the statistical behaviour of mortality rates over a given high threshold age. Insurers and reinsurers are interested in assessing the risk exposure to extreme mortality risk.
PL
Celem niniejszej pracy jest przedstawienie kluczowych aspektów w modelowaniu ekstremalnego ryzyka umieralności. Przedstawiamy dwa podejścia pomiaru ryzyka. Po pierwsze, dyskutujemy miary ryzyka ekstremalnego, które są wykorzystywane w pomiarze ryzyka umieralności. Po drugie, przedstawiamy podejście zaproponowane przez J.M. Bravo i innych [2012], polegające na wykorzystaniu EVT do modelowania umieralności powyżej pewnego wieku. Oceną ekstremalnego ryzyka umieralności są zainteresowani ubezpieczyciele i reasekuratorzy.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.