|
|
DSpace - Tor Vergata >
Facoltà di Economia >
Tesi di dottorato in economia >
Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/2108/1317
|
Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|
| contributor.advisor | Peracchi, Franco | - |
| contributor.advisor | Leorato, Samantha | - |
| contributor.author | Tanase, Andrei Valentin | - |
| date.accessioned | 2010-07-08T13:10:43Z | - |
| date.available | 2010-07-08T13:10:43Z | - |
| date.issued | 2010-07-08T13:10:43Z | - |
| identifier.uri | http://hdl.handle.net/2108/1317 | - |
| description | 21. ciclo | en |
| description.abstract | La perdita attesa (Expected Shortfall - ES) è una misura di rischio che prende in considerazione le perdite maggiori del Valore al Rischio (Value at Risk - VaR). Siccome l’ES ha le proprietà di una misura di rischio coerente, il suo uso nell’allocazione del portafoglio è diventato rilevante. Nella prima sezione, proponiamo dei stimatori per ES, considerando il caso quando abbiamo a disposizione informazioni aggiuntive compresse in un set di variabile esogene. I stimatori sono costruiti partendo dalla rappresentazione equivalente del ES in termini di funzione di distribuzione e funzione quantilica. Nelle sezioni successive, partendo dalla rappresentazione del ES generalizzata tramite una funzione di pesi, il lavoro prosegue con il miglioramento delle proprietà statistiche e di predizione. Nel primo caso, ottimizziamo la funzione di pesi tale da minimizzare la varianza asintotica, mentre, nel secondo caso, la funzione di pesi minimizza l’errore di predizione dello stimatore. Inoltre, pensando al uso dei stimatori nelle applicazioni finanziarie, costruiamo un modello base di allocazione di portafoglio che massimizza il rendimento atteso con un vincolo sul ES. | en |
| description.abstract | The Expected Shortfall (ES) is a risk measure that averages out all losses more severe than
the Value at Risk (VaR). As the ES shares the properties of coherent risk measures, its use
as risk constraint in asset allocation has became relevant. First of all, we propose estimators
for ES, considering the important case when additional information as some set of regressors
is available. The estimators are based on the equivalent representation of ES in terms of the
conditional distribution function and the conditional quantile function. Within the estimation
framework, departing from a generalized weighted representation of ES, we work on improving
the statistical and forecasting properties of the weighted estimators. In the first case, we
derive the weighting that minimizes the asymptotic variance of the estimators, while, in the
second case, the weighting minimizes some suitably defined forecast error. Nevertheless we
are concerned with the use of these estimators in financial applications and construct a simple
asset allocation model that maximizes expected return with a loss constraint on ES. | en |
| format.extent | 24037 bytes | - |
| format.extent | 1266305 bytes | - |
| format.mimetype | application/pdf | - |
| format.mimetype | application/pdf | - |
| language.iso | en | en |
| subject | expected shortfall | en |
| subject | value at risk | en |
| subject | quantile regression | en |
| subject | logistic regression | en |
| subject | asset allocation | en |
| subject.classification | SECS-P/05 Econometria | en |
| title | Expected shortfall estimators and their use in asset allocation | en |
| type | Doctoral thesis | en |
| degree.name | Econometria ed economia empirica | en |
| degree.level | Dottorato | en |
| degree.discipline | Facoltà di economia | en |
| degree.grantor | Università degli studi di Roma Tor Vergata | en |
| date.dateofdefense | A.A. 2009/2010 | en |
| Appears in Collections: | Tesi di dottorato in economia
|
Files in This Item:
| File |
Description |
Size | Format |
|---|
| Tanase_FrontespizioTesi_16062010.pdf | Titlepage | 23Kb | Adobe PDF | View/Open | | Tanase_TesiDottorato_16062010.pdf | Thesis | 1236Kb | Adobe PDF | View/Open |
|
Show simple item record
All items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved.
|
