Teoria wartości ekstremalnych - zastosowanie do sektora surowców energetycznych
DOI:
https://doi.org/10.18559/rnz57347Słowa kluczowe:
Teoria wartości ekstremalnych, Surowce energetyczne, Zarządzanie ryzykiemAbstrakt
Rynek surowców energetycznych jest bardzo ważną gałęzią gospodarki. Podstawowym źródłem energii dla transportu oraz elektrowni jest ropa naftowa, natomiast gaz ziemny wykorzystywany jest w przemyśle, produkcji energii elektrycznej i w gospodarstwach domowych. Ponieważ są to bardzo istotne surowce w gospodarce, więc ważnym zadaniem jest zarządzanie ryzykiem niekorzystnych wahań cen wspomnianych paliw energetycznych. Jednym z często stosowanych narzędzi usprawniających proces zarządzania ryzykiem przed wystąpieniem niekorzystnych zmian jest wartość zagrożona (VaR - Value at Risk). Wartość zagrożona jest powszechnie stosowaną miarą ryzyka na rynkach finansowych. Niedoszacowanie i przeszacowanie wartości zagrożonej jest bardzo niekorzystne. Jeżeli niedoszacujemy tę miarę, to możemy narazić się na utratę płynności. Przeszacowanie zaś uniemożliwia wykorzystanie w optymalny sposób całkowitych środków przeznaczonych na inwestycje. Dlatego istotnym zadaniem jest prawidłowe oszacowanie wartości zagrożonej. Jedną z teorii, która może służyć oszacowaniu wartości zagrożonej jest teoria wartości ekstremalnych.
Pobrania
Bibliografia
Balkema, A., Haan, L. de, 1974, Residual Life Time at Great Age, Annals of Probability, vol. 2.
##plugins.generic.googleScholarLinks.settings.viewInGS##
Cabedo, J.D., Moya, I., 2003, Estimating Oil Price Value at Risk Using the Historical Simulation Approach, Energy Economics 25.
##plugins.generic.googleScholarLinks.settings.viewInGS##
Davison, A.C., Smith, R.L., 1990, Models for Exceedances over High Threshold, Journal of Royal Statistic Society 52 (3).
##plugins.generic.googleScholarLinks.settings.viewInGS##
Danielsson, J., Vries, C.G. de, 1997, Tail Index Estimation with Very High Frequency Data, Journal of Empirical Finance 4.
##plugins.generic.googleScholarLinks.settings.viewInGS##
Dowd, K., 2002, Measuring Market Risk, John Wiley & Sons, Chichester.
##plugins.generic.googleScholarLinks.settings.viewInGS##
Embrechts, P., Resnick, S., Samorodnitsky, G., 1999, Extreme Value Theory as a Risk Management Tool, North American Actuary Journal 26.
##plugins.generic.googleScholarLinks.settings.viewInGS##
Fan, Y., Zhang, Y.J., Tsai, H.T., Wei, Y.M., 2008, Estimating Value at Risk of Crude Oil Price and its Spillover Effect Using the GED-GARCH Approach, Energy Economics 30.
##plugins.generic.googleScholarLinks.settings.viewInGS##
Fisher, R.A., Tippett, H.C., 1928, Limiting Forms of the Frequency Distribution of the Largest and Smallest Member of a Sample, Proceedings of the Cambridge Philosophical Society, vol. 24.
##plugins.generic.googleScholarLinks.settings.viewInGS##
Gencay, R., Selcuk, F., 2004, Extreme Value Theory and Value at Risk: Relative Performance in Emerging Markets, International Journal of Forecasting 20.
##plugins.generic.googleScholarLinks.settings.viewInGS##
Hung, J.C., Lee, M.C., Liu, H.C., 2008, Estimation of Value at Risk for Energy Commodities Via Fat-tailed GARCH Models, Energy Economics 30.
##plugins.generic.googleScholarLinks.settings.viewInGS##
Jajuga, K., 2007, Zarządzanie ryzykiem, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
##plugins.generic.googleScholarLinks.settings.viewInGS##
Jorion, P., 1997, Value at Risk: The New Benchmark for Managing Financial Risk, McGraw-Hill, New York.
##plugins.generic.googleScholarLinks.settings.viewInGS##
Katz, R.W., Parlange, M.B., Naveau, P., 2002, Statistics of Extremes in Hydrology, Advances in Water Resources 25.
##plugins.generic.googleScholarLinks.settings.viewInGS##
Krehbiel, T., Adkins, L.C., 2005, Price Risk in the NYMEX Energy Complex: An Extreme Value Approach, Journal of Futures Markets 25 (4).
##plugins.generic.googleScholarLinks.settings.viewInGS##
Marimoutou, V., Raggad, B., Trabelsi, A., 2009, Extreme Value Theory and Value at Risk: Application to Oil Market, Energy Economics 31.
##plugins.generic.googleScholarLinks.settings.viewInGS##
McNeil, A.J., 1998, Calculating Quantile Risk Measures for Financial Time Series Using Extreme Value Theory, Department of Mathematics.
##plugins.generic.googleScholarLinks.settings.viewInGS##
McNeil, A.J., 1999, Extreme Value Theory for risk managers, Mimeo ETZH Zentrum, Zurich.
##plugins.generic.googleScholarLinks.settings.viewInGS##
McNeil, A.J., Frey, R., Embrechts, P., 2005, Quantitative Risk Management, Princeton University Press, New Jersey.
##plugins.generic.googleScholarLinks.settings.viewInGS##
Rockafellar, R.T., Uryasev, S., 2000, Optimization of Conditional Value-at-Risk, The Journal of Risk, vol. 2, no. 3.
##plugins.generic.googleScholarLinks.settings.viewInGS##
Schofield, N.C., 2007, Commodity Derivatives. Markets and Applications, John Wiley & Sons Ltd.
##plugins.generic.googleScholarLinks.settings.viewInGS##
Trzpiot, G., 2010, Wielowymiarowe metody statystyczne w analizie ryzyka inwestycyjnego, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
##plugins.generic.googleScholarLinks.settings.viewInGS##
