مدل ریزش مورد انتظار مبتنی بر تبدیل موجک در افق های زمانی سرمایه گذاری مختلف در بورس اوراق بهادار تهران
فصلنامه بورس اوراق بهادار

فصلنامه بورس اوراق بهادار

مدل ریزش مورد انتظار مبتنی بر تبدیل موجک در افق های زمانی سرمایه گذاری مختلف در بورس اوراق بهادار تهران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 استادیار، گروه حسابداری، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران.
2 استادیار، گروه مدیریت مالی، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران
3 دانشجوی دکتری، گروه مدیریت مالی، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران.
چکیده
"ریزش مورد انتظار" (ES) میانگین بازده دارایی وقتی که بازده زیر مقدار خاصی از چندک توزیع بازدهی یا همان ارزش در معرض ریسک (VaR) قرار گرفته است، می باشد. پیمان بال III قرار است از ابتدای سال 2023 در نظام بانکداری دنیا اجرایی شود و در آن توجه ویژه ای به سنجه ES به عنوان جایگزین VaR شده است اما تحقیقات زیادی در مورد مدل سازی ES در مقایسه با VaR صورت نگرفته است. تحقیق حاضر در صدد انتخاب دقیق ترین مدل تخمین ریزش مورد انتظار از بین مدل های ساده و پیشرفته شامل شبیه سازی تاریخی، خانواده ARMA-GARCH، شبیه سازی تاریخی فیلتر شده، فراتر از آستانه شرطی و مدل پیشنهادی ترکیبی شبیه سازی تاریخی فیلتر شده مبتنی بر تبدیل موجک در بورس اوراق بهادار تهران است. بر اساس یافته های تحقیق با استفاده از بازدهی روزانه 11 ساله شاخص کل بورس اوراق بهادار تهران از تاریخ 1389/4/13الی 1399/4/11(بیش از 2400 روز داده بازدهی شاخص کل) و اعمال انواع پس آزمون، مدل پیشنهادی ترکیبی شبیه سازی تاریخی فیلتر شده مبتنی بر تبدیل موجک در تمامی افق‌های زمانی و سطوح اطمینان از مدل های رقیب بهتر عمل نموده است.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Wavelet based Filtered historical simulation in different time horizons in Tehran Stock Exchange

نویسندگان English

Javad Shekarkhah 1
Meysam Amiri 2
vahid vaisizadeh 3
1 Assistant Professor, Department of Accounting, Allameh Tabatabai University, Tehran, Iran.
2 Assistant Professor, Department of Financial Management, Allameh Tabatabai University, Tehran, Iran.
3 PhD Student in Financial Management, Allameh Tabatabai University, Tehran
چکیده English

Expected Shortfall (ES) is the average return on a risky asset conditional on the return being below some quantile of its distribution, namely its Value-at-Risk (VaR). The Basel III Accord, which will be implemented in the years leading up to 2023, places new attention on ES, but unlike VaR, there is little existing work on modeling ES. This research seeks to introduce the most accurate and reliable models to estimate Expected shortfall among both conventional and advanced models including Historical simulation model, ARMA-GARCH model, Filtered historical simulation model, Conditional extreme value theory model and a new hybrid semiparametric model called "Wavelet based Filtered historical simulation" in the Tehran Stock Exchange. Based on the results of research, using the 11-year daily main index of Tehran Stock Exchange return from 2010/4/7 to 2020/4/1 (more than 2400 daily of index return data) and applying various backtesting method, the proposed new wavelet based Filtered historical simulation hybrid model has outperforms other competing models in all time horizons and confidence levels.

کلیدواژه‌ها English

expected shortfall
wavelet theory
conditional extreme value theory model
wavelet based Filtered historical simulation
backtest
  1. ابونوری، اسمعیل؛ تهرانی، رضا؛ شامانی، مسعود. (1397). عملکرد پورتفولیوهای مبتنی بر ریسک تحت شرایط مختلف در بازارسهام . اقتصاد مالی, 12(45)، 71-51.

    اسدی نیا، پرستو؛ عبدالهی کیوانی، سید محمد؛ حیدر زاده هنزائی، علیرضا و موسوی روح بخش، سید شایان. (1398). پیش بینی نوسانات بازده با استفاده از مدل ترکیبی تبدیلات موجک گسسته و گارچ. فصلنامه بورس اوراق بهادار، 12(47)، 127-110.

    دهقان خاوری، سعید و میر جلیلی، سید حسین. (1398). تعامل ریسک سیستماتیک با بازده سهام در بورس اوراق بهادار تهران. اقتصاد مالی، 13(49)، 282-257.

    رستمی نوروزآباد، مجتبی؛ شجاعی، عبدالناصر؛ خضری، محسن و رحمانی نوروزآباد، سامان. (1394). تخمین ارزش در معرض ریسک بازده بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از آنالیز موجک. تحقیقات مالی، 17(1)، 82-59.

    صادقی، حجت اله و نظری زاده دهکردی، سمیه. (1393). محاسبۀ ارزشهای‌ در معرض ریسک با بهره‌گیری از آنالیز موجک. راهبرد مدیریت مالی، 2(1)، 124-97.

    کریمی، مجتبی؛ صراف، فاطمه؛ امام وردی، قدرت اله و باغانی، علی. (1398). همبستگی شرطی پویای نوسانات قیمت نفت و بازار سهام کشورهای حوزه خلیج فارس با تاکید بر سرایت بحران مالی. اقتصاد مالی،  13(49)، 130-101.

    کشاورز، غلامرضا و صمدی، باقر. (1388). برآورد و پیش بینی تلاطم بازدهی در بازار سهام تهران و مقایسه دقت روش‎ها در تخمین ارزش در معرض خطر: کاربردی از مدل‎های خانوده FIGARCH، تحقیقات اقتصادی، 44(1).

    محمدیان امیری، احسان و ابراهیمی، سیدبابک (1397). پیش‌بینی چند‌گام به‌جلوی ارزش در معرض خطر بر‌مبنای روش هموارسازی نمایی هلت-‌وینترز ضربی. راهبرد مدیریت مالی، 6 (1)، 114-93.

    Abu Nouri, Ismail, Tehrani, Reza, Shamani, Massoud. (2019). Performance of risk-based portfolios under different market conditions. Financial Economics, 12 (45), 71-51. (In Persian).

    Andrew J. Patton, Johanna F. Ziegel, Rui Chen (2019). Dynamic semiparametric models for expected shortfall (and Value-at-Risk), Journal of Econometrics, Volume 211, Issue 2, Pages 388-413.

    Asadinia, Parasto, Abdollahi Kiwani, Seyed Mohammad, Haidarzadeh

    Hanzaei, Alireza, Mousavi Rouhbakhsh, Seyed Shayan. (2020).

    Predicting efficiency fluctuations using a hybrid model of discrete

    wavelet and GARCH transformations. Stock Exchange Quarterly, 12 (47), 127-110. (In Persian).

    Basel Committee on Banking Supervision, 2010, Basel III: A Global Regulatory Frame- work for More Resiliant Banks and Banking Systems, Bank for International Settlements. http://www.bis.org/publ/bcbs189.pdf

    Christian Francq, Jean-Michel Zakoïan (2018). Estimation risk for the VaR of portfolios driven by semi-parametric multivariate models, Journal of Econometrics, Volume 205, Issue 2, Pages 381-401.

    Christian Francq, Jean-Michel Zakoïan (2020). Virtual Historical Simulation for estimating the conditional VaR of large portfolios, Journal of Econometrics, Volume 217, Issue 2 , Pages 356-380.

    Cifter. Atilla (2011) "Value-at-risk estimation with wavelet-based extreme value theory: Evidence from emerging markets", Physica A, 390, 2356–2367.

    1. Campbell. Sean (2005). "A Review of Backtesting and Backtesting Procedures", Finance and Economics Discussion Series Divisions of Research & Statistics and Monetary Affairs Federal Reserve Board, 21, Washington, D.C.

    Dehghan Khavari, Saeed, Mir Jalili, Seyed Hossein. (2020). Interaction of systematic risk with stock returns in Tehran Stock Exchange. Financial Economics, 13 (49), 282-257. (In Persian).

    Fernandez. Viviana (2006). "The CAPM and value at risk at different time-scale", International Review of Financial Analysis, 15, 203– 219.

    Gencay. R, Whitcher. B, & Selcuk. F (2002). An introduction to wavelets and

    other filtering methods in finance and economics, San Diego7 Academic Press.

    Hamburger. Yuri (2003). "Wavelet-based Value At Risk Estimation",Master thesis Informatics & Economics,Erasmus University Rotterdam.

    He K., Wang L., Zou Y., Lai K.K. (2014). Value at risk estimation with entropy-based wavelet analysis in exchange markets Physica A, 408 pp. 62-71.

    He. Kaijian, Kin Keung. Lai, Jerome.Yen (2011). "Ensemble Forecasting of Value at Risk via Multi Resolution A naly sis based Meth od ology in Metals Markets" Journal of Expert Systems with Applications.

    Iglesias. Emma M (2015). "Value at Risk and expected shortfall of firms in

    the main European Union stock market indexes from 2000 until

    nowadays: a detailed analysis by economic sectors and geographical situation",Journal of Economic Modelling, Volume 50, November (2015). Pages 1-8.

    Jorion. Philippe (2009). Financial Risk Manager Handbook (5th), Wiley finance series.

    Karimi, Mojtaba, Sarraf, Fatemeh, Imam Verdi, Ghodratullah, Baghani, Ali. (2020). Dynamic conditional correlation of oil price fluctuations and stock market of Persian Gulf countries with emphasis on the spread of financial crisis. Financial Economics, 13 (49), 130-101. (In Persian).

    Keshavarz, Gholamreza, Samadi, Baqer. (2010). Estimating and Predicting Yield Turbulence in Tehran Stock Market and Comparing the Accuracy of Methods in Estimating Venture Value: An Application of FIGARCH Family Models, Economic Research, 44 (1). (In Persian).

    Masih.Mansur, Alzahrani. Mohammed, Al-Titi. Omar (2010). "Systematic risk and time scales: New evidence from an application of wavelet approach to the emerging Gulf stock markets", International Review of Financial Analysis, 19, 10–18.

    Mensi, Walid, Shahzad, Syed Jawad Hussain, Hammoudeh, Shawkat,

    Zeitun, Rami, Rehman, Mobeen Ur (2017). Diversification Potential of

    Asian frontier, BRIC emerging and major developed stock markets:

    A wavelet-based Value at Risk approach, Emerging Markets Review, 32,

    1. 130-147.

    Mohammadian Amiri, Ehsan, Ebrahimi, Seyed Babak (2019). Multi-step prediction of risk-based value based on multiplicative Holt-Winters exponential smoothing method. Financial Management Strategy, 6 (1), 114-93. (In Persian).

    Noer Olsen. Nikolaj (2015) "The Application of Historical Simulation in Expected Shortfall Prediction",Master of Science in Finance, School of Business and Social Sciences Aarhus University.

    Percival.Donald B,Walden,Andrew ,T (2000). Wavelet Methods for Time Series Analysis.Cambridge University Press.

    Rostami Norouzabad, Mojtaba, Shojaei, Abdolnasser, Khezri, Mohsen, Rahmani Norouzabad, Saman. (1394). Estimating the value at risk of return on the Tehran Stock Exchange using wavelet analysis. Financial Research, 17 (1), 82-59. (In Persian).

    Rubaiyat Ahsan Bhuiyan, Maya Puspa Rahman, Buerhan Saiti (2019). Gairuzazmi Bin Mat Ghani, Does the Malaysian Sovereign sukuk market offer portfolio diversification opportunities for global fixed-income investors? Evidence from wavelet coherence and multivariate-GARCH analyses, The North American Journal of Economics and Finance, Volume 47, Pages 675-687.

    Sadeghi, Hojjatollah, Nazarizadeh Dehkordi, Somayeh. (2015). Calculation of values at risk using wavelet analysis. Financial Management Strategy, 2 (1), 124-97. (In Persian).

    Tan. Zhongfu, Zhang. Jinliang, Wang. Jianhui, Xu. Jun 2010). "Day-ahead electricity price forecasting using wavelet transform combined with ARIMA and GARCH models", Journal of Applied Energy, 87, 3606–3610.