期刊名称：Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
印刷版ISSN：0208-6018
出版年度：2018
卷号：2018
期号：5
页码：213-227
DOI：10.18778/0208-6018.338.13
语种：English
出版社：Lodz University Press
摘要：In the presented research,we attempt to examine special investment risk measurement. We use quantile regression as a model by describing more general properties of the response dis‑ tribution.In quantile regression,we assume regression effects on the conditional quantile function of the response.In regression modelling,the focus is on extending linear regression (OLS),and in this paper we seek to apply expectile regression.The purpose of using both approaches is investment risk measurement.Both regression models are a version of least weighted squares model.The fami‑ lies of risk measures most commonly used in practice are the Value‑at‑Risk (VaR) and the Condition‑ al Value‑at‑Risk (CVaR),which can be estimated by quantiles or expectiles in the tail of the response distribution.
其他摘要：W badaniach starano się przyjrzeć szczegółowemu pomiarowi ryzyka inwestycyjnego. Użyto regresji kwantylowej jako modelu,opisując bardziej ogólne właściwości rozkładu stopy zwro‑ tu.W regresji kwantylowej przyjęto efekty regresji względem warunkowych kwantyli regresorów. W modelu regresji skoncentrowano się na rozszerzeniu regresji liniowej (OLS),wykorzystując regresję oczekiwań.Celem zastosowania obu podejść jest pomiar ryzyka inwestycyjnego.Obydwa modele regresji są wersją ważonego modelu najmniejszych kwadratów.Najczęściej stosowanymi rodzinami miar ryzyka,poza miarami zmienności,są miary zagrożenia,a w praktyce wartość zagrożona (VaR) i warunkowa wartość zagrożona ryzykiem (CVaR).Można je oszacować przez kwantyle lub oczekiwa‑ nia wyznaczone w ogonie rozkładu odpowiedzi.
