Prognozowanie Value-at-Risk dla portfeli inwestycyjnych
Cel: Celem artykułu jest wskazanie metody szacowania Value-at-Risk, która generuje najdokładniejsze prognozy w przypadku portfeli inwestycyjnych. W pracy przyjmuje się, że dokładność prognoz Value- -at-Risk mierzona jest za pomocą testów Kupca i Christoffersena. Dodatkowo zbadano również, jaki jest...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
2025-05-01
|
| Series: | Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://journals.ue.wroc.pl/pn/article/view/1711 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1850108777610608640 |
|---|---|
| author | Jakub Tomczak Natalia Nehrebecka |
| author_facet | Jakub Tomczak Natalia Nehrebecka |
| author_sort | Jakub Tomczak |
| collection | DOAJ |
| description | Cel: Celem artykułu jest wskazanie metody szacowania Value-at-Risk, która generuje najdokładniejsze prognozy w przypadku portfeli inwestycyjnych. W pracy przyjmuje się, że dokładność prognoz Value-
-at-Risk mierzona jest za pomocą testów Kupca i Christoffersena. Dodatkowo zbadano również, jaki jest wpływ konstrukcji danego portfela na jego podatność na ryzyko.
Metodyka: Badanie przeprowadzono, wykorzystując dane dotyczące indeksów giełdowych pobranych ze strony Stooq.com. Do oszacowania Value-at-Risk wykorzystana została metoda symulacji historycz-nej oraz dwa modele GARCH(1,1) z różnymi rozkładami teoretycznymi. Dodatkowo wyniki zostały poddane walidacji i weryfikacji z uwzględnieniem zdarzeń, takich jak brexit, pandemia COVID-19 czy atak Rosji na Ukrainę.
Wyniki: Najdokładniejsze prognozy Value-at-Risk otrzymano za pomocą modelu GARCH(1,1) z rozkładem skośnym t-Studenta, ponadto w praktycznie każdym przypadku modele GARCH generowały dokładniejsze prognozy niż symulacja historyczna.
Implikacje i rekomendacje: Aktywa oraz portfele inwestycyjne często narażone są na straty spowodowane wzrostem ryzyka rynkowego w okresach dużych zmian na rynkach finansowych. Prognozowanie VaR jest jednym z kluczowych narzędzi używanych w analizie ryzyka finansowego, szczególnie w kontekście portfeli inwestycyjnych. Inwestorzy powinni łączyć VaR z innymi narzędziami analitycznymi oraz regularnie testować i aktualizować modele w zależności od zmieniających się warunków rynkowych.
Oryginalność/wartość: Zagadnienie to jest istotne z perspektywy problemu zarządzania ryzykiem przez banki i inne instytucje finansowe. Nie ma obecnie zalecanej metody szacowania, która byłaby standardem w branży, dlatego została podjęta próba opracowywania i testowania podejścia w obrębie sposobów wyznaczania wartości zagrożonej |
| format | Article |
| id | doaj-art-1f0fbc615a5446ab94de4e75909a8f51 |
| institution | OA Journals |
| issn | 1899-3192 2392-0041 |
| language | English |
| publishDate | 2025-05-01 |
| publisher | Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu |
| record_format | Article |
| series | Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu |
| spelling | doaj-art-1f0fbc615a5446ab94de4e75909a8f512025-08-20T02:38:15ZengWydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we WrocławiuPrace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu1899-31922392-00412025-05-0169110.15611/pn.2025.1.101712Prognozowanie Value-at-Risk dla portfeli inwestycyjnychJakub Tomczak0https://orcid.org/0009-0001-8315-3381Natalia Nehrebecka1https://orcid.org/0000-0003-3870-7231Uniwersytet WarszawskiUniwersytet WarszawskiCel: Celem artykułu jest wskazanie metody szacowania Value-at-Risk, która generuje najdokładniejsze prognozy w przypadku portfeli inwestycyjnych. W pracy przyjmuje się, że dokładność prognoz Value- -at-Risk mierzona jest za pomocą testów Kupca i Christoffersena. Dodatkowo zbadano również, jaki jest wpływ konstrukcji danego portfela na jego podatność na ryzyko. Metodyka: Badanie przeprowadzono, wykorzystując dane dotyczące indeksów giełdowych pobranych ze strony Stooq.com. Do oszacowania Value-at-Risk wykorzystana została metoda symulacji historycz-nej oraz dwa modele GARCH(1,1) z różnymi rozkładami teoretycznymi. Dodatkowo wyniki zostały poddane walidacji i weryfikacji z uwzględnieniem zdarzeń, takich jak brexit, pandemia COVID-19 czy atak Rosji na Ukrainę. Wyniki: Najdokładniejsze prognozy Value-at-Risk otrzymano za pomocą modelu GARCH(1,1) z rozkładem skośnym t-Studenta, ponadto w praktycznie każdym przypadku modele GARCH generowały dokładniejsze prognozy niż symulacja historyczna. Implikacje i rekomendacje: Aktywa oraz portfele inwestycyjne często narażone są na straty spowodowane wzrostem ryzyka rynkowego w okresach dużych zmian na rynkach finansowych. Prognozowanie VaR jest jednym z kluczowych narzędzi używanych w analizie ryzyka finansowego, szczególnie w kontekście portfeli inwestycyjnych. Inwestorzy powinni łączyć VaR z innymi narzędziami analitycznymi oraz regularnie testować i aktualizować modele w zależności od zmieniających się warunków rynkowych. Oryginalność/wartość: Zagadnienie to jest istotne z perspektywy problemu zarządzania ryzykiem przez banki i inne instytucje finansowe. Nie ma obecnie zalecanej metody szacowania, która byłaby standardem w branży, dlatego została podjęta próba opracowywania i testowania podejścia w obrębie sposobów wyznaczania wartości zagrożonejhttps://journals.ue.wroc.pl/pn/article/view/1711value-at-riskmodel garchportfele inwestycyjneryzyko rynkowe |
| spellingShingle | Jakub Tomczak Natalia Nehrebecka Prognozowanie Value-at-Risk dla portfeli inwestycyjnych Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu value-at-risk model garch portfele inwestycyjne ryzyko rynkowe |
| title | Prognozowanie Value-at-Risk dla portfeli inwestycyjnych |
| title_full | Prognozowanie Value-at-Risk dla portfeli inwestycyjnych |
| title_fullStr | Prognozowanie Value-at-Risk dla portfeli inwestycyjnych |
| title_full_unstemmed | Prognozowanie Value-at-Risk dla portfeli inwestycyjnych |
| title_short | Prognozowanie Value-at-Risk dla portfeli inwestycyjnych |
| title_sort | prognozowanie value at risk dla portfeli inwestycyjnych |
| topic | value-at-risk model garch portfele inwestycyjne ryzyko rynkowe |
| url | https://journals.ue.wroc.pl/pn/article/view/1711 |
| work_keys_str_mv | AT jakubtomczak prognozowanievalueatriskdlaportfeliinwestycyjnych AT natalianehrebecka prognozowanievalueatriskdlaportfeliinwestycyjnych |