ЭДИЙН ЗАСГИЙН ХЯМРАЛТАЙ ҮЕД ЭРСДЭЛИЙГ ҮНЭЛЭХ НЬ
Keywords:
Тогтворгүй байдал, дундаж квадрат алдаа, алдааны функц, бууралтын коэффициентAbstract
Эрсдлийг бууруу-лах асуудал нь 2008 онд санхүүгийн зах зээлд гарсан хямралаас хойш судлаачдын анхаарлыг улам бүр татаж ирсэн юм. Эрсдлийг хэмжих түгээмэл тархсан хэрэгсэл нь VaR бөгөөд хөрөнгийн багцыг сонгоход ирээдүйд хүртэх өгөөжөөс хүлээх хамгийн их алдагдлыг тооцдог. Үүний нэг хувилбар нь RiskMetric бөгөөд JP Morgan 1994 онд анх хөгжүүлсэн юм. Энд эдийн засгийн хямралтай, тогтворгүй байдал (volatility) ноёлсон үед Монголын хөрөнгийн зах зээлд RiskMetric аргын хүчин чадлыг шинжилж үзсэн. Бууралтын коэффициентийг үнэлэхдээ: a) сонгодог RiskMetric арга, b) алдааны функцийг тус тус ашиглан үнэлгээг хийж харьцуулалт хийлээ. TCK ба GOV тохиолдлуудад RiskMetric арга нь шинэ өөрчлөлтүүдэд бага жин оноон, бууралтын коэффициентийг багаар үнэлж байгааг илрүүлсэн. Эдийн засгийн хямралтай энэ үед Монголын хөрөнгийн зах зээлд бууралтын коэффициентийг тооцохдоо алдааны функц ашиглах нь RiskMetric аргыг сайжруулах ба ирээдүйн үнэлгээг хийхэд илүү тохиромжтой болохыг энд үзүүллээ.
References
[1] Ган-Очир Д., Цэнгүүнжав Б., Цэнддорж Д., Мөнхбаяр Б., Монгол улсын эдийн засгийн мөчлөг, түүнд нөлөөлөгч хүчин зүйлс. Монгол банк, Судалгааны ажил 2017, Товхимол 12
[2] Beder T. S., “VaR: Seductive but Dangerous”, Financial Analysts Journal, 1995, 51, 12-24.
[3] Bollerslev T., “Generalized autoregressive heteroskedasticity”, Journal of Econometrics, 1986, 31: 307-327.
[4] Christoffersen P., “Evaluating Interval Forecasts”, International Economic Review, 1998, 39(4): 841-862.
[5] Degiannakis S., Christos F., and Alexandra L., “Evaluating value-at-risk models before and after the financial crisis of 2008: International evidence”, Managerial Finance, 2011, 38: 4-25.
[6] Engle, R. F., “Autoregresive, conditional heteroskedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation”, Econometrica, 1982, 50: 987-1007.
[7] Fan Y., Wei Y.M., and Xu W.X., “Application of VaR methodology to risk management in the stock market in China”, Computers & Industrial Engineering, 2004, 46: 383–388.
[8] Gonzales-Rivera, G., Lee, T.H., Yoldas, E., “Optimality of the RiskMetrics VaR model”, Finance Research Letters, 2007, 4: 137-145.
[9] Hammoudeh, S., Malik, F., and McAleer, M., “Risk management of precious metals”, The Quarterly Review of Economics and Finance, 2011, 51: 435-441.
[10] Hull, J. C., “Options, Futures, and Other Derivatives”, Seventh Edition, (Pearson Education), 2008.
[11] Kupiec, P.H., “Techniques for Verifying the Accuracy of Risk Measurement Models”, The Journal of Derivatives, 1995, 3: 73-84.
[12] Linsmeier, T., and Pearson, N., “Value at Risk”, Financial Analysts Journal, 2000, 56: 47-67.
[13] McMillan, D., and Kambouroudis, D., “Are RiskMetrics forecast good enough? Evidence from 31 stock markets”, International Review of Financial Analysis, 2009, 18: 117-124.
[14] Morgan, J.P., “Risk Metrics technology document” (4th ed.) 1996.
[15] Oanea, D. C., Anghelache, V. G., Zugravu, B., “Econometric Model for Risk Forecasting”, Romanian Statistical Review, 2013, Supplement no.2: 123-127.
[16] Pafka, S and Kondor, I., “Evaluating the RiskMetrics methodology in measuring volatility and Value-at-Risk in financial markets”, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2001, 299: 305-310.
[17] Sollis, R., “Value at risk: a critical overview”, Journal of Finance Regulation and Compliance, 2009, 17: 398-414.
[18] Tse, Y. K., “Stock Returns Volatility in the Tokyo Stock Exchange”, Japan and the World Economy, 1991, 3: 285-298.
[19] Tse, Y. K., and Tung, S. H., “Forecasting Volatility in the Singapore Stock Market”, Asia Pacific Journal of Management, 1992, 9: 1-13.
[20] Wilson, T., “Value at Risk - Risk management and Analysis”, Vol.1: Measuring and Modelling Financial Risk, (John Wiley & Sons), 1998.
[21] Zumbach, G., “A gentle introduction to the RM 2006 methodology”, RiskMetrics Group, New York.
[22] Zugravu, B., Oanea, D. C., Anghelache, V. G., “Analysis Based on the Risk Metrics Model”, Romanian Statistical Review, 2013, Supplement no.2: 145-154.
