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<div class="csl-entry">Stanivuk, S. (2017). <i>Backtesting VaR, ES und ΛVaR: ein Vergleich, verschiedene Methoden und Ansätze</i> [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2017.43902</div>
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dc.identifier.uri
https://doi.org/10.34726/hss.2017.43902
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dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/20.500.12708/1570
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dc.description
Zusammenfassung in englischer Sprache
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dc.description
Abweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
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dc.description.abstract
In der vorliegenden Arbeit werden die Risikomaße Value-at-Risk (VaR), Expected Shortfall (ES), und der erst kürzlich eingeführte Lambda-Value-at-Risk (Lambda-VaR) verglichen. Ein Schwerpunkt ist die einheitliche Darstellung von Ergebnissen aus der überaus heterogenen neueren Forschungsliteratur zu dem Thema. Nach einer kurzen allgemeinen Einleitung über Risikomaße und ihre Eigenschaften werden die drei betrachteten Risikomaße definiert und die Spezifikationen, Schätzung und Berechnungsmethoden für den Lambda-VaR diskutiert. Im Hinblick auf das Backtesting (Rückvergleich) von Risikomaßen wird dann die Theorie der Elizitierbarkeit und der spektralen Risikomaße dargestellt. Im Hauptteil der Arbeit werden die mittlerweile klassischen Tests aus dem Backtesting von VaR, mehrere Ansätze zum (umstrittenen) Backtesting von Expected Shortfall, und neue Vorschläge von Corbetta, Hitaj und Peri zum Backtesting des Lambda-VaR gegenübergestellt. Im letzten Abschnitt enthält eine eigenständige Implementierung im R-System zur Berechnung der Risikomaße und speziell des Lambda-VaR sowie eine empirische Untersuchung für 12 Aktien aus sechs verschiedenen Ländern, in der es gelingt Resultate von Hitaj und Peri weitgehend zu reproduzieren bzw. bestätigen.
de
dc.description.abstract
The present thesis compares risk measures Value-at-Risk (VaR), Expected Shortfall (ES) and the recently introduced Lambda-Value-at-Risk (Lambda-VaR). Emphasis is put on a consistent presentation of results from the rather heterogenous recent research literature of this topic. After a short general introduction on risk measures the three relevant risk measures are defined and specification, estimation and methods for calculating the Lambda-VaR are discussed. In view of backtesting of risk measures the theory of elicitability and spectral risk measures is then recapitulated. The main part of this work consists of a comparison of the (by now classical) test for backtesting the VaR, several approaches for the (disputed) backtesting of expected shortfall, and new suggestions of Corbetta, Hitaj and Peri for backtesting Lambda-VaR. The last part of the thesis contains an independent implementation for calulating risk measures and in particular Lambda-VaR using the R system, and an emprical investigation involving 12 stocks from six countries that essentially confirms recent results of Hitaj and Peri.
en
dc.language
Deutsch
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dc.language.iso
de
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dc.rights.uri
http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
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dc.subject
Quantitatives Risikomanagement
de
dc.subject
Kohärente Risikomaße
de
dc.subject
Backtesting
de
dc.subject
Lambda-VaR
de
dc.subject
Quantitative risk management
en
dc.subject
coherent measures of risk
en
dc.subject
backtesting
en
dc.subject
Lambda-VaR
en
dc.title
Backtesting VaR, ES und ΛVaR: ein Vergleich, verschiedene Methoden und Ansätze
de
dc.title.alternative
Backtesting VaR, ES and Lambda-VaR: A comparison, various methods and approaches
en
dc.title.alternative
Backtesting VaR, ES und LambdaVaR: ein Vergleich, verschiedene Methoden und Ansätze
en
dc.type
Thesis
en
dc.type
Hochschulschrift
de
dc.rights.license
In Copyright
en
dc.rights.license
Urheberrechtsschutz
de
dc.identifier.doi
10.34726/hss.2017.43902
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dc.contributor.affiliation
TU Wien, Österreich
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dc.rights.holder
Stoja Stanivuk
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dc.publisher.place
Wien
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tuw.version
vor
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tuw.thesisinformation
Technische Universität Wien
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tuw.publication.orgunit
E105 - Institut für Stochastik und Wirtschaftsmathematik