WYBRANE MODELE OCENY RYZYKA
PODEJŚCIE NIEKLASYCZNE
Niniejsze opracowanie zostało poświęcone wybranym modelom oceny ryzyka.
Składa się ono z dziesięciu obszernych rozdziałów. W rozdziale pierwszym opisano
pomiar ryzyka finansowego w warunkach niepewności. W rozdziale drugim skupiono się na
zagadnieniu uogólnionej miary odchylenia w analizie portfelowej i modyfikacjach
współczynnika b. W kolejnych rozdziałach omówiono zastosowanie uogólnionej miary
odchyle-nia i shortfall-beta w analizie portfelowej. Rozdziały piąty i szósty skupiają
się na nieklasycznej metodzie estymacji beta oraz alokacji typu R&D. Ostatnie
rozdziały niniejszej pracy koncentrują się na zagadnieniach regresji kwantylowej,
nieparametrycznych metod estymacji VaR i ETL, dekompozycji ryzyka oraz wielowartościowych
koherentnych miar ryzyka.
Spis treści:
Wstęp
CZĘŚĆ I O MIARACH KOHERENTNYCH
Rozdział 1 Pomiar ryzyka finansowego w warunkach niepewności
Wprowadzenie
1.1. Problem decyzyjny w warunkach niepewności
1.2. Pomiar ryzyka w warunkach niepewności
1.3. Dominacje stochastyczne a pomiar ryzyka
1.4. Uogólniona miara odchylenia
Podsumowanie
Literatura
Rozdział 2 Uogólniona miara odchylenia a optymalizacja decyzji inwestycyjnych
Wprowadzenie
2.1. Uogólniona miara odchylenia w analizie portfelowej
2.2. Modyfikacje współczynnika p
Podsumowanie
Literatura
Rozdział 3 Zastosowanie uogólnionej miary odchylenia w analizie portfelowej
Wprowadzenie
3.1. Własności uogólnionej miary odchylenia
3.2. Zadanie optymalizacji decyzji inwestycyjnych
3.3. Analiza portfelowa a uogólniona miara odchylenia
3.4. Analiza empiryczna
Podsumowanie
Literatura
CZĘŚĆ II O RYZYKU SYSTEMATYCZNYM
Rozdział 4 Zastosowanie shortfall-beta w analizie portfelowej
Wprowadzenie
4.1. Definicja i własności shortfall
4.2. Granica efektywna względem shortfall
4.3. Definicja i własności shortfall-beta
4.4. Shortfall-heta w analizie portfelowej
Podsumowanie
Literatura
Rozdział 5 Nieklasyczna metoda estymacji beta
Wprowadzenie
5.1. MNK a estymacja beta
5.2. Ryzyko systematyczne
5.3. Alternatywne estymatory beta
Podsumowanie
Literatura
Rozdział 6 Alokacja typu R&D
Wprowadzenie
6.1. Alokacja R&D a teoria użyteczności
6.2. Dominacje stochastyczne w analizie portfelowej
6.3. Model CSD
6.4. Zastosowanie alokacji R&D
6.5. Analizy empiryczne z zastosowaniem modelu R&D
Podsumowanie
Literatura
CZĘŚĆ III O RYZYKU NIESYSTEMATYCZNYM
Rozdział 7 Regresja kwantylowa a estymacja VaR
Wprowadzenie
7.1. Regresja kwantylowa
7.2. Estymacja VaR - modele z regresja kwantylowa
7.3. Testowanie dynamicznej postaci kwantyla
7.4. Implementacja regresji kwantylowej na GPW w Warszawie
Podsumowanie
Literatura
Rozdział 8 Nieparametryczne metody estymacji VaR i ETL
Wprowadzenie
5.1. Nieparametryczna estymacja gęstości
8.1.1. Estymatory naiwne
8.1.2. Estymatory jądrowe
8.1.3. Estymatory adaptacyjne
8. Przedział ufności dla symulacji historycznej
8.2.1. Kwantylowy błąd standardowy
8.2.2. Statystyki porządkowe
8.2.3. Analiza bootstrap
8.3. Ważona historyczna symulacja
8.3.1. Wagi zależne od poziomu zmienności
8.3.2. Filtracja w symulacji historycznejPodsumowanieLiteratura
CZĘŚĆ IV O DEKOMPOZYCJI RYZYKA I MIARACH KOHERENTNYCH
Rozdział 9.Dekompozycja ryzyka a miary kwantylowe
Wprowadzenie
9.1. Aproksymacja ES9
9.2. Systematyczna dekompozycja ES9
9.3. Wielowymiarowy model normalny i model eliptyczny
9.4. Analiza empirycznaPodsumowanie
Literatura
Rozdział 10 Wielowartościowe koherentne miary ryzyka
Wprowadzenie
10.1. Agregacja wartości wielowartościowych
10.2. Wielowartościowa koherentna miara ryzyka
10.2.1. Uporządkowanie portfeli
10.2.2. (d, n)-koherentna miara ryzyka
10.2.3. (d, n)-zbiór akceptowalnego ryzyka
10.3. Własności (d, n)~koherentnych miar ryzyka
10.4. Koherentna agregacja losowych portfeli
10.5. Koherentna agregacja ryzyka
Literatura
Zakończenie
140 stron, oprawa miękka
@p
