Application of methodology Value at Risk for market risk with normal mixture distribution
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27510%2F12%3A86082888" target="_blank" >RIV/61989100:27510/12:86082888 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Application of methodology Value at Risk for market risk with normal mixture distribution
Popis výsledku v původním jazyce
Conditional Value at Risk (CVaR) has been proposed as an alternative, almost coherent, risk measure to Value at Risk (VaR), as it considers expected loss beyond VaR. This paper deals with estimating Value at Risk and conditional Value at Risk under the assumption of mixture normal distribution. We apply mixture normal distribution by assuming that the economy is in various phases of the business cycle. We determinate the both risk measures for market risk, daily returns of popular indices (DAX, CAC, Nikkei and FTSE) over ten years. In the first part, we describe meth-odology VaR and CVaR and techniques of estimating parameters of probability distributions are presented, i.e. general method of moments and maximum likelihood. Finally, we compare all estimates with each other.
Název v anglickém jazyce
Application of methodology Value at Risk for market risk with normal mixture distribution
Popis výsledku anglicky
Conditional Value at Risk (CVaR) has been proposed as an alternative, almost coherent, risk measure to Value at Risk (VaR), as it considers expected loss beyond VaR. This paper deals with estimating Value at Risk and conditional Value at Risk under the assumption of mixture normal distribution. We apply mixture normal distribution by assuming that the economy is in various phases of the business cycle. We determinate the both risk measures for market risk, daily returns of popular indices (DAX, CAC, Nikkei and FTSE) over ten years. In the first part, we describe meth-odology VaR and CVaR and techniques of estimating parameters of probability distributions are presented, i.e. general method of moments and maximum likelihood. Finally, we compare all estimates with each other.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
AH - Ekonomie
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2012
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of 30th International Conference Mathematical Methods in Economics : 11-13 September 2012, Karviná, Czech Republic
ISBN
978-80-7248-779-0
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
1021-1026
Název nakladatele
Slezská univerzita v Opavě
Místo vydání
Opava
Místo konání akce
Karviná
Datum konání akce
11. 9. 2012
Typ akce podle státní příslušnosti
EUR - Evropská akce
Kód UT WoS článku
000316715900175