Description

• Title:
  Investment Risk Measurement Based on Quantiles and Expectiles
• Creator:
  Trzpiot, Grażyna
• Contributor:
  University of Economics in Katowice, Faculty of Informatics and Communication, Department of Demography and Economic Statistics;
  grazyna.trzpiot@ue.katowice.pl
• Description:
  In the presented research, we attempt to examine special investment risk measurement. We use quantile regression as a model by describing more general properties of the response distribution. In quantile regression, we assume regression effects on the conditional quantile function of the response. In regression modelling, the focus is on extending linear regression (OLS), and in this paper we seek to apply expectile regression. The purpose of using both approaches is investment risk measurement. Both regression models are a version of least weighted squares model. The families of risk measures most commonly used in practice are the Value‑at‑Risk (VaR) and the Conditional Value‑at‑Risk (CVaR), which can be estimated by quantiles or expectiles in the tail of the response distribution.;
  W badaniach starano się przyjrzeć szczegółowemu pomiarowi ryzyka inwestycyjnego. Użyto regresji kwantylowej jako modelu, opisując bardziej ogólne właściwości rozkładu stopy zwrotu. W regresji kwantylowej przyjęto efekty regresji względem warunkowych kwantyli regresorów. W modelu regresji skoncentrowano się na rozszerzeniu regresji liniowej (OLS), wykorzystując regresję oczekiwań. Celem zastosowania obu podejść jest pomiar ryzyka inwestycyjnego. Obydwa modele regresji są wersją ważonego modelu najmniejszych kwadratów. Najczęściej stosowanymi rodzinami miar ryzyka, poza miarami zmienności, są miary zagrożenia, a w praktyce wartość zagrożona (VaR) i warunkowa wartość zagrożona ryzykiem (CVaR). Można je oszacować przez kwantyle lub oczekiwania wyznaczone w ogonie rozkładu odpowiedzi.;
  XXXVI konferencja WAS 2017
• Object availability:
  free access
• Rights:
  © Copyright by Authors, Łódź 2018; © Copyright for this edition by Uniwersytet Łódzki, Łódź 2018
• Date:
  2018.10.08;
  2018
• Type:
  Article
• Language:
  English
• Format:
  application/pdf
• Publisher:
  Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
• Relation:
  Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica;338; 338;
  5
• Subject:
  quantile;
  expectile;
  VaR;
  CVaR;
  least asymmetrically weighted squares;
  kwantyle;
  oczekiwania;
  asymetryczny model najmniejszych kwadratów;
  C14;
  C20;
  C21
• Identifier:
  0208-6018;
  http://hdl.handle.net/11089/25928 ;
  2353-7663;
  10.18778/0208-6018.338.13
• Data provider:
  Repozytorium Uniwersytetu Łódzkiego
• Can I use it?:
  seek permission
• Type:
  image