مطالعات نوین در مدیریت و سازمان

مطالعات نوین در مدیریت و سازمان

بررسی نقش توزیع‌های احتمالی بر عملکرد ارزش در معرض ریسک و ریزش مورد انتظار

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
گروه مدیریت، واحد دهاقان، دانشگاه آزاد اسلامی، اصفهان، ایران
چکیده
هدف این پژوهش، بررسی تجربی نقش توزیع‌های احتمالی بر عملکرد ارزش در معرض ریسک و ربزش مورد انتظار در بورس اوراق بهادار تهران می‌باشد. توزیع‌های احتمالی در مدیریت سبد سهام، پوشش ریسک، قیمت‌گذاری دارایی‌ها و استراتژی‌های معاملاتی دارای اهمیت فراوانی هستند. دقت مناسب در برآورد آنها، نتایج مدل‌سازی‌ها را دقیق‌تر و قابل اعتمادتر می‌کند. در پژوهش حاضر برای برآورد دو سنجه ریسک، شامل ارزش در معرض ریسک و ریزش مورد انتظار (ارزش در معرض ریسک شرطی)، از شش توزیع  شامل توزیع‌های نرمال، تی مکان- مقیاس، لوگ نرمال، وارون نرمال، توزیع کلی نقاط حدی و توزیع کلی پارتو استفاده شد. برای برازش توزیع به داده‌های تجربی نیز از رویکرد آماری حداکثر درستنمایی استفاده شد. نتایج تحقیق بر روی شاخص کل در بازه 1390 تا 1398 نشان می‌دهد که مناسب‌ترین توزیع در برآورد ارزش در معرض ریسک و ریزش مورد انتظار در افق زمانی یک روزه، توزیع تی مکان- مقیاس می‌باشد و مناسب‌ترین توزیع در برآورد ارزش در معرض ریسک و ارزش در معرض ریسک شرطی در افق‌های زمانی هفتگی و ماهیانه توزیع کلی نقاط حدی می‌باشد. از این رو انتخاب این توزیع‌ها می‌تواند دقت برآورد ریسک را افزایش دهد.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Investigating the Role of Probability Distributions on the Performance of Value at Risk and Expected Drawdown

نویسندگان English

Mohammad Reza Akbarian
Mohammad Jafar Ghadimi
Department of Management, Deh.C, Islamic Azad University, Isfahan, Iran
چکیده English

The aim of this study is to empirically investigate the role of probability distributions on the performance of value at risk and expected return on the Tehran Stock Exchange. Probability distributions are of great importance in portfolio management, hedging, asset pricing, and trading strategies. Appropriate accuracy in their estimation makes the modeling results more accurate and reliable. In the present study, six distributions were used to estimate two risk measures, including value at risk and expected return (conditional value at risk), including normal distributions, t-space-scale, log normal, inverse normal, general distribution of extreme points, and general Pareto distribution. The maximum likelihood statistical approach was also used to fit the distribution to the empirical data. The results of the research on the total index in the period 2011 to 2019 show that the most appropriate distribution for estimating value at risk and expected drawdown in a one-day time horizon is the location-scale t-distribution, and the most appropriate distribution for estimating value at risk and conditional value at risk in weekly and monthly time horizons is the general distribution of extreme points. Therefore, choosing these distributions can increase the accuracy of risk estimation.

کلیدواژه‌ها English

Probability Density Function
Value at Risk
Conditional Value at Risk
Marginal Distributions
Afuecheta, E., Utazi, C., Ranganai, E., & Nnanatu, C. (2020). An Application of Extreme Value Theory for Measuring Financial Risk in BRICS Economies. Annals of Data Science.
Atefi, E., & Rashidi Ranjir, M. (2019). Value at Risk Assessment Using EVT-CIPRA in Tehran Stock Exchange. Financial Engineering and Management, 10(38), 375-394. [In Persian]
Botashkan, M., Peymani, M., & Sadroddin Karimi, M. (2018). Value at Risk and Expected Loss Assessment Based on Nonparametric Fundamental Component Analysis in Tehran Stock Exchange Financial Management Perspective(24), 24-79. [In Persian]
Capiński, M., & Zastawniak , T. (2003). Mathematics for Finance: An Introduction to Financial Engineering.Springer.
Combes, C., & Dussauchoy, A. (2006). Generalized extreme value distribution for fitting opening/closing asset prices and returns in stock-exchange. Oper Res Int J. https://doi.org/10.1007/BF02941135
Fajardo, J., Farias, A., & Ornelas, J. (2005). Analyzing the use of generalized hyperbolicdistributions to Value at Risk calculations. Brazilian Journal of Applied Economics, 9, 25-38.
Guo, Z.-Y. (2017). Heavy-Tailed Distributions and Risk Management of Equity Market Tail Events. SSRN. https://doi.org/10.2139/ssrn.3013749
Huang, C., Knowledge, C., Huang, C., & Jahvaid, H. (2014). Generalized hyperbolic distributions and Value-At-Risk estimation for the South African mining index. International Business & Economics Research Journal, 13, 319-332.
Kashi, M., Hasini, S., Ghlilo, M., & Golkarian Arani, S. (2017). Calculating Value at Risk and Expected Loss Based on Theory: Evidence from Tehran Stock Exchange. Financial Engineering and Securities Management, 8(32), 269-294. [In Persian]
Namazian, A., & Hajrezabeigi, R. (2013). Using risk management methods for optimal decision-making in capital markets Sixth National Conference on Economics, Management and Accounting.  [In Persian]
Novales, A., & Garcia-Jorcano, L. (2018). Backtesting extreme value theory models of expected shortfall. Quantitative Finance. https://doi.org/10.1080/14697688.2018.1535182
Shehiki Tash, M., Ezazi, M., & Ghlami Bimorgh, l. (2013). Calculating Value at Risk in Tehran Stock Exchange. Economic Development Research, 10, 51-70. [In Persian]
Toth, D., & Jones, B. (2019). Against the Norm: Modeling Daily Stock Returns with the Laplace Distribution. Quantitative Finance, 25, 1-18.
Venter, J., & de Jongh, P. (2002). Risk estimation using the normal inverse Gaussian distribution. Journal of Risk, 4, 1-24.

  • تاریخ دریافت 01 فروردین 1404
  • تاریخ بازنگری 05 اردیبهشت 1404
  • تاریخ پذیرش 21 خرداد 1404
  • تاریخ انتشار 01 خرداد 1404