Metrika članka

  • citati u SCindeksu: 0
  • citati u CrossRef-u:0
  • citati u Google Scholaru:[=>]
  • posete u poslednjih 30 dana:8
  • preuzimanja u poslednjih 30 dana:7
članak: 4 od 19  
Back povratak na rezultate
Bankarstvo
2016, vol. 45, br. 3, str. 36-49
jezik rada: srpski, engleski
vrsta rada: izvorni naučni članak
doi:10.5937/bankarstvo1603036R

Creative Commons License 4.0
Bootstrap model istorijske simulacije vrednosti pri riziku
aVisoka tehnička škola strukovnih studija, Kragujevac
bVisoka ekonomska škola strukovnih studija, Peć u Leposaviću
cUniverzitet Union Nikola Tesla, Beograd

e-adresa: radivojevic034@gmail.com, zeljko.dv@mts.rs, amuhovic@gmail.com

Sažetak

U radu autori predstavljaju novi model VaR za procenu tržišnog rizika u bankama i drugim finansijskim institucijama. Model je označen kao BootstrapHS500, budući da se zasniva na teorijskim osnovama istorijske simulacije VaR i primeni bootstrap metode. Glavni cilj rada jeste da se dobije odgovor na pitanje da li inkorporiranje bootstrap metoda u standardni model istorijske simulacije vrednosti pri riziku dovodi do unapređenja aplikativnosti istorijske simulacije u kontekstu zadovoljenja pravila validnosti internih modela uz procenu tržišnog rizika Bazel II standarda. Kako bi se odgovorilo na ovo pitanje u radu je izvršeno testiranje aplikativnosti i komparacija performansi HS500 i BootstrapHS500 modela na tržištu kapitala Srbije, Hrvatske, Grčke, Španije, Nemačke, Slovačke, Češke, Rumunije i Mađarske. Metodologija istraživanja podrazumeva primenu odgovarajuće kvantitativne analize i testa bezuslovnog i uslovnog pokrića. Rezultati istraživanja pokazuju da BootstrapHS500 model, na testiranim tržištima, postiže bolje performanse iz vizure oba testa, te da se može zaključiti da inkorporiranje bootstrap metode u standardni model istorijske simulacije doprinosi unapređenju njegove aplikativnosti.

Ključne reči

Reference

Babu, G. J., Singh, K. (1983) Inference on Means Using the Bootstrap. Annals of Statistics, 11(3): 999-1003
Beder, T.S. (1995) VAR: Seductive but Dangerous. Financial Analysts Journal, 51(5): 12-24
Christoffersen, P.F. (1998) Evaluating Interval Forecasts. International Economic Review, 39(4): 841
Finger, C. (2006) Testing risk metrics volatility forecasts on emerging markets data. Risk Metrics Monitor, 3-19
Hendricks, D. (1996) Evaluation of value-at risk models using historical data. Economic Policy Review, April, 39-69
Jorion, P. (2007) Value at Risk: The New Benchmark for Managing Financial Risk. New York: McGraw-Hill, 3th edition
Kupiec, P.H. (1995) Techniques for Verifying the Accuracy of Risk Measurement Models. Journal of Derivatives, 3(2): 73-84
Matić, V. (2009) Bazel II - standardizovani pristup kreditnom riziku. Bankarstvo, vol. 38, br. 9-10, str. 124-129
Radivojević, N., i dr. (2010) Testing the applicability of parametric and nonparametric methods of value at risk at the Serbian capital market. Banking, 11-12, 46-61
Radivojević, N., Milojković, D., Ćurčić, N. (2015) The applicability of nonparametric models of historical simulation in the emerging markets. Poslovna ekonomija, vol. 9, br. 2, str. 89-106
Radivojević, N., Lazić, J., Cvijanović, J.M. (2010) Aplikativnost istorijske simulacije vrednosti pri riziku na tržištu kapitala Srbije. Industrija, vol. 38, br. 3, str. 19-29
Samanta, G.P., i dr. (2010) Measuring market risk: An application of value-at risk to select government bonds in India. Reserve Bank of India Occasional Papers, 31(1), 2-32
Zikovic, S., Randall, F. (2013) Ranking of VaR and ES models: performance in developed and emerging markets. Czech Journal of Economics and Finance, 63, (3): 327-359
Zikovic, S., Prohaska, Z. (2010) Optimization of Decay Factor in Time Weighted (BRW) Simulation, Implications for VaR performance in Mediterranean Countries. Ekonomska istraživanja, 73-85; (1); 23
Zikovic, S. (2007) Testing Popular VaR Models in EU New Member and Candidate States. Journal of Economics and Business, 25: 325-346