Digital Repository of Ostroh Academy

ОЦІНКА РИЗИКУ ДЛЯ РОЗПОДІЛІВ З «ВЕЛИКИМИ ХВОСТАМИ» (USING «FAT TAILS» DISTRIBUTIONS FOR RISK MANAGEMENT)

Хохлов, В. (V. Hohlov) (2014) ОЦІНКА РИЗИКУ ДЛЯ РОЗПОДІЛІВ З «ВЕЛИКИМИ ХВОСТАМИ» (USING «FAT TAILS» DISTRIBUTIONS FOR RISK MANAGEMENT). Наукові записки Національного університету «Острозька академія». Серія «Економіка»: збірник наукових праць (Вип.27). pp. 150-153.

[img] PDF - Published Version
Download (266kB)

Abstract

Value at Risk (VaR) є одним з основних показників, що використовується в управлінні ризиками. Зазвичай при його підрахунку використовують нормальний розподіл ймовірності, але фактичній розподіл дохідності не є нормальним. У статті виведені формули розрахунку VaR з використанням розподілів Стьюдента та Лапласа. На прикладі ак- тивів на фондових ринках США та Росії показано, що вони значно підвищують якість оцінки ризику у порівнянні з нормальним розподілом. (Value at Risk (VaR) is one of the most important indicators used in risk management. Typically the normal distribution is used for its calculation, but the actual distribution of securities’ returns has much more probability in its tails than the normal distribution. In this article we derive VaR formulas for the Student’s t and Laplace distributions. Using assets on the U.S. and Russian stock market, we show that using these «fat-tailed» distributions lead to a significant increase in quality of risk measurement comparing to the normal distribution.)

Item Type: Article
Corporate Creators: UNSPECIFIED
Uncontrolled Keywords: Розподіл дохідності акцій, управління ризиками, нормальний розподіл, розподіл Стьюдента, розподіл Лапласа, великі хвости (Distributions of stock returns, risk management, normal distribution, Student’s t distribution, Laplace distribution, fat tails)
Subjects: by fields of science > Economics > Finance
Divisions: UNSPECIFIED
Depositing User: Галина Цеп'юк
Date Deposited: 07 Feb 2015 21:04
Last Modified: 07 Feb 2015 21:04
URI: http://eprints.oa.edu.ua/id/eprint/3492

Actions (login required)

View Item View Item