Weryfikacja hipotez w ocenie ryzyka rynkowego

• Druk: Łódź, 2016
• Autor: Marta Małecka
• Wydawca: Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego

Publikacja jest wyjątkowym spojrzeniem na teorię pomiaru ryzyka rynkowego, w szczególności za pomocą miar Value-at-Risk i Expected Shortfall, stanowiących fundament aktualnych koncepcji zarządzania ryzykiem. Problematyka podjęta w pracy jest nie tylko aktualna dziś, ale zyskuje na znaczeniu z racji coraz silniejszej zależności od gospodarki światowej, a także niestabilności skutkującej wzrastającym poziomem ryzyka rynkowego, zwłaszcza w okresie trwania kryzysów finansowych. Analizowane miary ryzyka rynkowego są zalecanym standardem pomiaru ryzyka przez Bazylejski Komitet Nadzoru Bankowego. Reguły te są w większości implementowane do prawa Unii Europejskiej i państw członkowskich, co powoduje, że miary zyskują szerokie zastosowanie w codziennej praktyce bankowej, a potrzeba ich analizy, sposobów estymacji i weryfikacji staje się wyzwaniem o dużej doniosłości teoretycznej, jak i praktycznej. Przedstawione wyniki badań, poparte przykładami z różnych obszarów rynku, stanowią istotną rekomendację zarówno dla przedsiębiorstw wdrażających systemy zarządzania ryzykiem, jak i dla krajowych oraz międzynarodowych organów nadzorczych, opracowujących standardy weryfikacji modeli ryzyka w instytucjach finansowych. Książka stanowi zatem doskonały materiał prezentujący w sposób kompleksowy obszar badania modeli ryzyka.

• Kategorie:
  1. Ebooki i Audiobooki »
  2. Ebooki »
  3. Ekonomia, biznes
• ISBN: 978-83-8088-537-0
• ISBN druku: 978-83-8088-536-3
• Liczba stron: 180

Pobierz spis treści»

Wstęp	7

Rozdział 1. Pojęcie i statystyczna ocena ryzyka rynkowego	13
1.1.	Ryzyko rynkowe i jego rodzaje	14
1.1.1.	Wprowadzenie pojęcia ryzyka rynkowego	14
1.1.2.	Rodzaje ryzyka rynkowego	16
1.1.3.	Metody kwantyfikacji ryzyka	19
1.2.	Miara VaR	20
1.2.1.	Wprowadzenie pojęcia VaR	20
1.2.2.	Kryteria oceny modeli VaR	23
1.3.	Koherentne miary ryzyka rynkowego	26
1.3.1.	Aksjomatyczna definicja ryzyka	26
1.3.2.	Wprowadzenie pojęcia ES i innych miar koherentnych	30
1.3.3.	Kryteria oceny modelu ES	35

Rozdział 2. Testy wartości zagrożonej (VaR) i oczekiwanego niedoboru (ES)	39
2.1.	Testy VaR oparte na procesach Bernoulliego i Markowa	41
2.1.1.	Klasyczne testy bezwarunkowego rozkładu wyjątków VaR	41
2.1.2.	Modyfikacje podejścia do testowania bezwarunkowego rozkładu wyjątków VaR	43
2.1.3.	Testy warunkowego rozkładu wyjątków VaR	45
2.2.	Testy oparte na procesie odległości wyjątków VaR	53
2.2.1.	Testy braku pamięci	53
2.2.2.	Testy parametrów regresji z rozkładem wykładniczym	56
2.3.	Testy bazujące na gęstości rozkładów	57
2.3.1.	Testy zgodności	57
2.3.2.	Testy ilorazu wiarygodności	59
2.3.3.	Testy gęstości spektralnej	61
2.4.	Wielowymiarowe testy VaR	66
2.4.1.	Test Ljunga-Boxa dla wielu poziomów VaR	66
2.4.2.	Propozycja zastosowania wielowymiarowego testu macierzy korelacji	70
2.5.	Testy ES	73
2.5.1.	Testy parametryczne	73
2.5.2.	Testy nieparametryczne	79

Rozdział 3. Ocena własności statystycznych testów wartości zagrożonej (VaR)
i oczekiwanego niedoboru (ES)	85
3.1.	Projektowanie eksperymentów do oceny rozmiaru	87
3.1.1.	Eksperymenty oparte na procesie Bernoulliego	87
3.1.2.	Zastosowanie metody Monte Carlo do uzyskania testu dokładnego .	88
3.2.	Projektowanie eksperymentów do oceny mocy	90
3.2.1.	Eksperymenty wykorzystujące proces GARCH	90
3.2.2.	Propozycja eksperymentu opartego na procesie BGAR	93
3.2.3.	Propozycja eksperymentu opartego na procesie BGMA	95
3.2.4.	Propozycja eksperymentu opartego na procesie Markowa	95
3.3.	Wyniki symulacyjnej oceny rozmiaru i mocy testów VaR	96
3.3.1.	Ocena rozmiaru testów VaR	96
3.3.2.	Ocena mocy testów VaR	110
3.3.3.	Wybór optymalnych testów VaR	127
3.4.	Wyniki symulacyjnej oceny rozmiaru i mocy testów ES	129
3.4.1.	Ocena rozmiaru testów ES	129
3.4.2.	Ocena mocy testów ES	132
3.4.3.	Wybór optymalnych testów ES	136

Rozdział 4. Weryfikacja modeli ryzyka na przykładzie szeregów empirycznych	139
4.1. Opis badania empirycznego	140
4.1.1.	Opisowa analiza szeregów czasowych	140
4.1.2.	Zastosowane metody wnioskowania statystycznego	147
4.2.	Wyniki badania empirycznego dla rynku finansowego	153
4.2.1.	Ocena modeli VaR i ES dla indeksu WIG20	153
4.2.2.	Ocena modeli VaR i ES dla indeksu S &P500	158
4.3.	Wyniki badania empirycznego dla rynku towarowego	163
4.3.1.	Ocena modeli VaR i ES dla indeksu Gold Bullion LBM	163
4.3.2.	Ocena modeli VaR i ES dla indeksu S&P GSCI Wheat	167

Podsumowanie	173