Show simple item record

dc.contributor.authorMałecka, Marta
dc.date.accessioned2015-06-29T11:30:41Z
dc.date.available2015-06-29T11:30:41Z
dc.date.issued2013
dc.identifier.issn0208-6018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/10277
dc.description.abstractFollowing a dynamic development of VaR estimation methods from 90s, in recent literature much attention has been paid to testing procedures designed to evaluate quality of VaR models. There has been a wide-ranging discussion on both – statistical properties and empirical application of the two most popular tests, which are Kupiec test from 1995 that considers the ratio of VaR exceedances and Christoffersen autocorrelation test from 1998. We focused on autocorrelation property and compared Christoffersen test to Ljung Box test of 1978 and to the proposition of Engle and Mangianelli from 2004. The goal of the paper was to explore the design of experiments in the context of evaluating power of autocorrelation tests. We presented and contrasted simulation experiments proposed in the literature, indicated their design influence on the results and proposed a new scheme for power evaluating in autocorrelation tests.pl_PL
dc.description.abstractW ślad za dynamicznym rozwojem metod estymacji VaR, począwszy od lat dziewięćdziesiątych ubiegłego wieku, w literaturze pojawiła się obszerna dyskusja dotycząca możliwości testowania statystycznego w kontekście oceny modeli VaR. Z jednej strony powstało wiele prac odnoszących się do własności statystycznych dwóch najpopularniejszych testów – testu Kupca z 1995 roku, który bada udział przekroczeń VaR w szeregu i testu autokorelacji przekroczeń VaR Christoffersena z 1998 roku. Z drugiej strony istnieje bogata literatura dotycząca zastosowań rozważanych testów do empirycznych szeregów czasowych. W niniejszej pracy skoncentrowano się na analizie własności testów autokorelacji i porównano test Christoffersena do testów Ljunga Boxa z 1978 roku i testu Engla i Mangianelli’ego z 2004. Celem pracy było przedstawienie przeglądu eksperymentów symulacyjnych wykorzystywanych do badania mocy testów autokorelacji przekroczeń VaR w odniesieniu do założeń metody Monte Carlo oraz zaprezentowanie własnej propozycji eksperymentu.pl_PL
dc.language.isoenpl_PL
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegopl_PL
dc.relation.ispartofseriesActa Universitatis Lodziensis, Folia Oeconomica;286
dc.subjectVaRpl_PL
dc.subjectexperimental designpl_PL
dc.subjectMonte Carlopl_PL
dc.subjectpower of the testpl_PL
dc.subjectcorrelation testpl_PL
dc.subjectKupiec testpl_PL
dc.subjectMarkov testpl_PL
dc.subjectLjung Box testpl_PL
dc.subjectdynamic quantile testpl_PL
dc.titleExperimental Design in Evaluating VaR Forecastspl_PL
dc.title.alternativeProjektowanie eksperymentów symulacyjnych w ocenie prognoz VaRpl_PL
dc.typeArticlepl_PL
dc.page.number[277]-290pl_PL
dc.contributor.authorAffiliationUniversity of Lodz, Department of Statistical Methodspl_PL
dc.referencesBerkowitz J., Christoffersen P., Pelletier D., Evaluating Value-at-Risk Models with Desk-Level Data “Management Science” 2011, 12(57), 2213-2227pl_PL
dc.referencesCheng W., Hung J., Skewness and leptokurtosis in GARCH-typed VaR estimation of petroleum and metal asset returns “Journal of Empirical Finance” 2010, 18, 160-173pl_PL
dc.referencesChristoffersen P., Evaluating Interval Forecasts “International Economic Review” 1998, 39, 841-862pl_PL
dc.referencesChristoffersen P., Pelletier D., Backtesting Value-at-Risk: A Duration-Based Approach “Journal of Financial Econometrics” 2004, 1(2), 84-108pl_PL
dc.referencesDoman M., Doman R., Ekonometryczne modelowanie dynamiki polskiego rynku finansowego, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu, Poznań 2004pl_PL
dc.referencesEngle R., Manganelli S., CAViaR: Conditional Autoregressive Value at Risk by Regression Quantiles “Journal of Business & Economic Statistics” 2004, 22, 367-381pl_PL
dc.referencesFiszeder P., Modele klasy GARCH w empirycznych badaniach finansowych, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Mikołaja Kopernika, Toruń 2009pl_PL
dc.referencesKupiec, P., Techniques for Verifying the Accuracy of Risk Measurement Models “Journal of Derivatives” 1995, 2, 174-184pl_PL
dc.referencesLopez J., Methods for Evaluating Value-at-Risk Estimates, FRBSF Economic Review 2, 1999, 3-17pl_PL
dc.referencesMcNeil A., Saladin T., The Peaks over Thresholds Method for Estimating High Quantiles of Loss Distributions, Proceedings of 28th International ASTIN Colloquium, 1997pl_PL
dc.referencesPipień M., Wnioskowanie bayesowskie w ekonometrii finansowej, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków 2006pl_PL
dc.referencesSean D., A Review of Backtesting and Backtesting Procedures, Finance and Economics Discussion Series Divisions of Research & Statistics and Monetary Affairs Federal Reserve Board, Washington, D.C 2005pl_PL


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record