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2022-06-01
英文标题:
《Value-at-Risk and Expected Shortfall for the major digital currencies》
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作者:
Stavros Stavroyiannis
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最新提交年份:
2017
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英文摘要:
  Digital currencies and cryptocurrencies have hesitantly started to penetrate the investors, and the next step will be the regulatory risk management framework. We examine the Value-at-Risk and Expected Shortfall properties for the major digital currencies, Bitcoin, Ethereum, Litecoin, and Ripple. The methodology used is GARCH modelling followed by Filtered Historical Simulation. We find that digital currencies are subject to a higher risk, therefore, to higher sufficient buffer and risk capital to cover potential losses.
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中文摘要:
数字货币和加密货币已经犹豫地开始渗透到投资者手中,下一步将是监管风险管理框架。我们研究了主要数字货币比特币、以太坊、Litecoin和Ripple的风险价值和预期短缺属性。使用的方法是GARCH建模,然后进行过滤历史模拟。我们发现,数字货币面临更高的风险,因此需要更高的缓冲和风险资本来弥补潜在损失。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Risk Management        风险管理
分类描述:Measurement and management of financial risks in trading, banking, insurance, corporate and other applications
衡量和管理贸易、银行、保险、企业和其他应用中的金融风险
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2022-6-1 07:18:48
主要数字货币的价值-风险和预期缺口斯塔夫罗斯·斯塔夫罗伊安尼斯摘要数字货币和加密货币已经犹豫地开始渗透到投资者手中,下一步将是监管风险管理框架。我们检查主要数字货币、比特币、以太坊、Litecoin和Ripple的风险价值和预期短缺属性。该方法采用isGARCH建模,然后进行过滤历史模拟。我们发现,数字货币面临更高的风险,因此需要更高的缓冲和风险资本来弥补潜在损失。关键词:比特币、以太坊、莱特币、Ripple、风险价值、预期缺口。通讯作者、希腊伯罗奔尼撒技术教育学院会计与金融系教授,电子邮件:computmath@gmail.com1.简介近几年来,数字货币和加密货币开始吸引投资者的注意。尽管有大约800种不同的实施方式浮出水面,但截至2017年7月31日,市场资本化主导地位主要是比特币(BTC,或根据ISO 4217标准的XBT),占51.14%,其次是以太坊(ETH)20.79%,Ripple 7.05%(XRP)和Litecoin2.47%。除了BTC之外,数字货币在文献中并没有引起太多关注。一个可能的原因是,到2016年底,BTC是占90%市值的主导数字货币。今年,其他数字货币的BTC下降到几乎一半的主导地位,削弱了这种主导地位。
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2022-6-1 07:18:51
多种作者对BTC的价格形成进行了研究(Buchholz et al.,2012;Kristoufek(2013);van Wijk,2013年;Boouiyour和Selmi 2015;Ciian等人,2016年;Bouri等人,2017),以及需求和供应之间的相互联系(Buchholz等人,2012;Boouiyour和Selmi,2015)。这些工作的主要发现是,BTC价格主要是由供需之间的相互作用驱动的,Kristoufek(2013)表明,标准经济理论无法解释BTC的价格形成。Dyhrberg(2016a;2016b)研究了BTC是否拥有黄金的一些对冲能力,以及是否可以将其纳入市场分析师可用于对冲市场特定风险的各种工具中。BTC价格的高波动性被认为是虚拟货币的第一种泡沫形式。Phillips et al.(2013)发现了这一点,利用广义Sup ADF测试,2013年检测到两个气泡,2012年检测到anothermini气泡。BTC似乎与宏观金融发展脱节,有其自身的内在风险。Urquhart(2016)和Nadarajah and Chu(2017)对BTC市场的低效性提出了质疑。厄克哈特(2016)在早期样本的研究中得出结论,BTC处于一个效率低下的市场,但可能正在向一个效率高的市场迈进。另一方面,Nadarajahand Chu(2017)对BTC回报使用了一种奇怪的电力转换,他们表明BTC实际上是市场有效的。数字货币的一个关键问题是,目前还没有监管,也没有金融工具。
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2022-6-1 07:18:54
此外,关于BTCby的最初正式定义,Satoshi Nakamoto(2008),这种点对点版本的电子现金允许在线支付,而无需通过金融机构。因此,数字货币和加密货币的历史非常模糊,包括有关证券盗窃、欺诈和犯罪活动的指控(Frunza,2016)。如果投资者持有数字货币头寸,那么下一个合乎逻辑的步骤就是量化未来可能损失所需的风险和资本要求。风险管理一直是巴塞尔银行监管委员会(BCBS)达成的各种协议的主题(bcbs107b,2004;bcbs193a,2011a)。风险价值(VaR)已成为量化市场风险的标准工具,因为它可以简单地用一个数字捕捉市场风险。VaR不是次加性的,违反了多元化的概念,并在大型金融机构中提出了划分风险的聚集问题。由于VaR不是一个一致的风险度量,预期差额(ES)成为一种自然的替代方案(Acerbi&Tasche,2002),满足Artzner等人(19971999)设定的一致风险度量的所有四个公理。BCBS(BCBS\\U wp19,2011b;BCBS2192012)已考虑到这一点,巴塞尔III委员会同意用基于内部模型的方法的预期短期损失替代VaR。同样,委员会必须重新校准一致性问题的置信水平。
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2022-6-1 07:18:57
巴塞尔协议III委员会建议对ES使用97.5%的置信水平,而不是对VaR使用99%的置信水平。本文在现有文献中的主要贡献是,首次使用过滤历史模拟(FHS)对BTC、ETH、XRP和LTC的VaR和ES进行量化,(Barone Adesi等人,2002;Giannopoulos和Tunaru,2005),并将结果与标准普尔s&P500作为代理指数进行比较。论文的剩余部分组织如下。第2节描述了所使用的数据和经济计量方法,第3节给出了结果并讨论了结果,第4节得出结论。2、计量经济学方法2.1。数据TC价格数据来源于Cointdesk价格指数(cointdesk.com)、ETH、XRP和coinmarketcap的LTC。com和标准普尔500指数。雅虎。com,2015年8月8日至2017年7月10日。所有数字货币每周交易七天,其余系列中的缺失值按照inDyhrberg(2016a;2016b)的程序,通过对周末数据的顺序线性插值进行填充。该系列由704个数据条目组成,收益率通过收盘价的连续对数差来定义。2.2.
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2022-6-1 07:19:00
模型AR(1)-GJR(1,1)模型的动力学(Glosten et al.,1993)表示为:    (1)    (2) 在哪里  和  是ARCH和GARCH系数,  杠杆效应是否捕获了回报波动的不对称效应,以及  指示器功能在以下情况下取值1  否则为零,残差遵循标准皮尔逊IV型(PIV)分布(Stavroyiannis et al.,2012),           哪里是Gamma函数,并且  假想单位。所有编程均使用MathWorks(R)计算语言Matlab进行。3、计量经济学方法的结果3.1。描述性统计和程式化事实回报的描述性统计如表1所示。所有序列都表现出统计上显著的偏斜和峰度,Jarque-Bera检验显示偏离正态性。ARCH测试表明,所有系列均表现出异向性。平方残差的肺盒检验对所有序列都具有统计学意义,并显示出自相关的存在。返回显示XRP和LTC的自相关。
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