Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 634620)
Контекстум
.
Прикладная эконометрика / Applied Econometrics  / №4 2007

Определение многомерного финансового риска портфеля акций (150,00 руб.)

0   0
Первый авторКрицкий
АвторыУльянова М.К.
Страниц15
ID450847
АннотацияМетодом главных компонент и алгоритмом STS-GARCH(1,1) найдены оценки многомерных рисков равновесного портфеля акций. Доказана теорема об эквивалентности понятий некоррелированности и независимости для случая эллиптического распределения. На основе информационной матрицы Фишера построены доверительные области, содержащие теоретические значения векторов рисков. Разработанный метод применен для вычисления рисков портфеля акций предприятий отрасли «Связь». Показана недопустимость замены многомерных предельных величин рисков совокупностью одномерных
Крицкий, О.Л. Определение многомерного финансового риска портфеля акций / О.Л. Крицкий, М.К. Ульянова // Прикладная эконометрика / Applied Econometrics .— 2007 .— №4 .— С. 4-18 .— URL: https://rucont.ru/efd/450847 (дата обращения: 19.04.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

О.Л. Крицкий, М.К. Ульянова Определение многомерного финансового риска портфеля акций Методом главных компонент и алгоритмом STS-GARCH(1,1) найдены оценки многомерных рисков равновесного портфеля акций. <...> Доказана теорема об эквивалентности понятий некоррелированности и независимости для случая эллиптического распределения. <...> На основе информационной матрицы Фишера построены доверительные области, содержащие теоретические значения векторов рисков. <...> Разработанный метод применен для вычисления рисков портфеля акций предприятий отрасли «Связь». <...> Введение З адача определения финансового риска некоторой совокупности активов и вычисление его предельных значений в произвольный момент времени играет важную роль при управлении капиталом во всех секторах экономики. <...> Оценивание рисков некоторого портфеля совокупной случайной стоимостью St , где время t  0, производится с помощью вычисления коэффициента предельной величины риска VAR [Hull (2003)], [Benth (2002)] с уровнем доверия 1E—: VAR S a,{}) —tt ( и условной меры риска CVAR: CVAR S E S S VAR Stt ta` .{})——t () , ( В настоящее время имеется большое количество методик оценивания и вычисления одномерных характеристик VAR и CVAR [Artzner et al. <...> Параметрические (классические одномерные GARCH (p, q) и EWMA, алгоритм RiskMetrics (RiskMetrics (1996); 2. <...> Однако несмотря на все возрастающую популярность и простоту применения, существующие подходы в значительной степени ограничены, так как позволяют находить только одномерные финансовые показатели VAR и CVAR. <...> Так, в общем случае параметры VAR и CVAR не являются аддитивными мерами [Artzner et al. <...> (1998)], т. е. суммарная предельная величина риска изменения стоимости портфеля  не превосходит суммы величин рисков, вычисленных отдельно для каждого актива Xi n i,, a 1 : VAR VAR VAR uC nVAR nX , 2CC CVAR CVAR YX X YX CVAR u  C 12 1    12 12 ной величиныY C C  XnCVARX n . <...> И если можно найти такую характеристику случайного процесса, которая инвариантна относительно нелинейного преобразования, то построенная <...>