Mjerenje tržišnog rizika ulaganja u naftu pri ekstremnim kvantilima

• Main Author: Žiković, Saša; Faculty of Economics, University of Rijeka, Rijeka, Croatia; [e-mail]
• Format: Text
• Language: English
• Published: University of Rijeka, FACULTY OF ECONOMICS 2011
• Subjects: WTI nafta; rizična vrijednost; VaR; ekstremne vrijednosti; teorija ekstremnih vrijednosti; WTI oil; Value at Risk; extremes; extreme value theory; sami
• Online Access: http://hrcak.srce.hr/69459; http://hrcak.srce.hr/file/103535

Predmet ovog rada je istražiti uspješnost VaR modela u mjerenju tržišnog rizika jednomjesečnih futures ugovora na WTI naftu. Modeli mjerenja rizika, u rasponu od industrijskih standarda, kao što su RiskMetrics sustav i povijesna simulacija do kondicionalnog modela ekstremnih vrijednosti korišteni su u izračunu tržišnog rizika nafte pri ekstremnim kvantilima distribucije: 0,95, 0,99, 0,995 i 0,999 za duge i kratke trgovinske pozicije. Dobiveni rezultati pokazuju da od testiranih leptokurtičnih distribucija jedino generalizirana Pareto distribucija najbolje opisuje oba repa distribucije prinosa na naftu iako se oni sami međusobno značajno razlikuju, s time da desni rep distribucije ima znatno viši indeks repa što ukazuje na prisutnost ekstremnijih događaja. Naš glavni zaključak je da, u promatranom razdoblju, samo modeli temeljeni na teoriji ekstremnih vrijednosti uspješno predviđaju stvarnu razinu rizika pri kratkim i dugim trgovinskim pozicijama, dok rašireni modeli mjerenja pokazuju iznimno slabe rezultate, posebice kod mjerenja rizika kratkih trgovinskih pozicija. The purpose of this paper is to investigate the performance of VaR models at measuring risk for WTI oil one-month futures returns. Risk models, ranging from industry standards such as RiskMetrics and historical simulation to conditional extreme value model, are used to calculate commodity market risk at extreme quantiles: 0.95, 0.99, 0.995 and 0.999 for both long and short trading positions. Our results show that out of the tested fat tailed distributions, generalised Pareto distribution provides the best fit to both tails of oil returns although tails differ significantly, with the right tail having a higher tail index, indicative of more extreme events. The main conclusion is that, in the analysed period, only extreme value theory based models provide a reasonable degree of safety while widespread VaR models do not provide adequate risk coverage and their performance is especially weak for short position in oil.