دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 766 + ترجمه فارسی
عنوان فارسی مقاله

مدیریت خطر فلزات گرانبها

کد مقاله سال انتشار مقاله انگلیسی ترجمه فارسی
766 2011 7 صفحه PDF 18 صفحه WORD
خرید مقاله
پس از پرداخت، فوراً می توانید مقاله را دانلود فرمایید.
عنوان انگلیسی
Risk management of precious metals
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : The Quarterly Review of Economics and Finance, Volume 51, Issue 4, November 2011, Pages 435–441

فهرست مطالب ترجمه فارسی
چکیده, 1. مقدمه, 2. بررسی متون, 3. برآورد و پیش‌بینی ارزش در معرض خطر, 4. داده‌ها, جدول 1-آمار توصیفی بازده فلزات گران‌بها, 5. نتایج تجربی, 5-1. پیش بینی برون نمونه ای VAR, جدول 2 - پیش آزمون VAR برای فلزات گرانبها, 5-2. آزمون پوشش غیر شرطی, 5-3. آزمون پوشش شرطی, جدول- 3 مناطق تخلف توافق بازل, 6. محاسبه سرمایه مالی روزانه بر اساس پیش بینی‌های VAR, جدول-4 سرمایه روزانه برای فلزات گرانبها, 7. نتیجه گیری,
کلمات کلیدی
فلزات گرانبها - نوسانات مشروط - مدیریت ریسک - ارزش در ریسک -
ترجمه چکیده
این مقاله پویایی شناسی نوسان و همبستگی بازده قیمت طلا، نقره، پلاتین و پالادیوم را ارزیابی نموده و مفاهیم مدیریت خطر مربوط به خطر و مصونیت بازار را بررسی می‌کند. برای تحلیل خطر بازار نزولی مرتبط با سرمایه گذاری در فلزات گرانبها و برای طراحی استراتژی‌های بهینه مدیریت خطر از ارزش در معرض خطر (VAR) استفاده شد. ما VAR فلزات گرانبهای عمده را با استفاده از «معیارهای خطر» تنظیم شده، مدل‌های مختلف GARCH و رویکرد نیمه پارامتری و فیلتر شده «شبیه سازی تاریخی» محاسبه کردیم. بهترین روش برای تخمین VAR بر اساس آزمون آماری شرطی و غیر شرطی است. اهمیت اقتصادی نتایج با ارزیابی هزینه‌های سرمایه روزانه از VAR تخمینی، مشخص شده است.
ترجمه مقدمه
در سال‌های اخیر بازارهای مالی و کالا به شدت پر نوسان بوده است. نوسانات خطر و فرصت را برای معامله گران و سرمایه گذاران به ارمغان می‌آورد، بنابراین باید مورد بررسی قرار گیرد. دلایل بسیاری برای نوسانات موجود در بازار کالا وجود دارد. ناآرامی‌های سیاسی و یا شرایط آب و هوایی شدید در کشورهای تولید کننده کالا موجب اختلال در عرضه و به تبع آن نوسان در قیمت کالاها می‌شود. ایجاد نوآوری‌های مالی جدید مانند معاملات آتیه ، گزینه‌ها، صندوق قابل معامله در بورس (ETFs) و استفاده از فلزات گرانبها به عنوان وثیقه تجارت می‌تواند در نوسانات فلزات گرانبها تأثیر بگذارد. همچنین خرید و فروش طلا توسط صندوق بین المللی پول (IMF) و بانک‌های مرکزی موجب نوسان می‌گردد. تغییرات در تقاضای محصول صنعتی که مصرف کننده کالاست به نوسانات در قیمت کالاها منجر می‌شود. بازاریان انتظارات مختلفی مثل فرصت‌های سودآور، مصونیت متقابل بازار در کل دارایی‌ها، پردازش اطلاعات در سرعت‌های مختلف و واریز و برداشت موجودی در سطوح مختلف دارند. این عوامل موجب نوسان کالاها طی زمان و در سراسر بازارها می‌گردد. علاوه بر سیاست گذاران و مدیران سبد سهام، تولید کنندگان نیز علاقه مند به این اطلاعات هستند، چراکه فلزات گرانبها مصارف صنعتی مهم و متنوعی در جواهرسازی، پزشکی، صنایع الکترونیکی و کاتالیزوری خودکار دارند. سنجش متغیرهای قابل پیش بینی مؤثر در تغییرات قیمت فلزات گرانبها در طراحی استراتژی‌های مدیریت خطر معقول نقش اساسی دارد. ارزش در معرض خطر (VAR)، در بازارهای مالی برای سنجش و ارزیابی خطر بازار اوراق بهادار مرتبط با اموال و تغییرات قیمت کالا، به ابزار مهمی تبدیل شده است. برآورد نادرست از VAR در بازارهای مالی هزینه ای است که بر بهره وری و دقت ارزیابی خطر تأثیر دارد. شواهد گسترده نشان می‌دهد که فلزات گرانبها باید بخشی از سبد سهام متنوع باشد. از آنجا که قیمت این فلزات گرانبها بسیار پر نوسان است، بنابراین شرکت کنندگان در بازار مالی علاقه مند به دانستن خطر نزول سهام فلزات گرانبها هستند. اندازه گیری مستقیم VAR به این سؤال مهم پاسخ می‌دهد و شگفت آور این که هیچ مطالعه ای در مورد تحلیل VAR برای فلزات گرانبها وجود ندارد. یکی از اهداف اولیه این مقاله پر کردن خلاء موجود در متون مدیریت خطر است. ما VAR را خصوصاً برای طلا، نقره، پلاتین و پالادیم با استفاده از «معیارهای خطر»، مدل GARCH (با استفاده از توزیع t و نرمال) و رویکرد اخیر فیلتر شده شبیه‌سازی تاریخی (FHS) محاسبه نمودیم. عملکرد آزمایشی بدون نمونه نشان می‌دهد که مدل GARCH با توزیع t، برآورد VAR دقیق‌تر و در آستانه VAR واقعی برای هر چهار فلز گران‌بها به دست می‌دهد. آزمون پوشش غیرشرطی کوپیک (1995) و آزمون پوشش شرطی کریستوفرسون (1998) برای ارزیابی عملکرد مدل‌های مختلف VAR و استراتژی‌های مختلف مدیریت خطر بر اساس نتایج تجربی بحث شده، استفاده شد. اهمیت اقتصادی نتایج برآورد شده با محاسبه سرمایه موردنیاز با استفاده از مدل‌های مختلف VAR برای ارزیابی خطر بازار برای همه فلزات گران‌بها نشان داده می‌شود.
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله مدیریت خطر فلزات گرانبها

چکیده انگلیسی

This paper examines volatility and correlation dynamics in price returns of gold, silver, platinum and palladium, and explores the corresponding risk management implications for market risk and hedging. Value-at-Risk (VaR) is used to analyze the downside market risk associated with investments in precious metals, and to design optimal risk management strategies. We compute the VaR for major precious metals using the calibrated RiskMetrics, different GARCH models, and the semi-parametric Filtered Historical Simulation approach. The best approach for estimating VaR based on conditional and unconditional statistical tests is documented. The economic importance of the results is highlighted by assessing the daily capital charges from the estimated VaRs.

مقدمه انگلیسی

Financial and commodity markets have been highly volatile in recent years. Volatility brings risk and opportunity to traders and investors, and should therefore be examined. There are many reasons for volatility to occur in commodity markets. Political unrest or extreme weather conditions in commodity producing countries’ can cause supply disruptions which can create volatility in commodity prices. Introduction of new financial innovations, such as futures, options, exchange-traded funds (ETFs), and use of precious metal as collateral for trading can affect precious metals volatility. Selling and buying of gold by the International Monetary Fund (IMF) and central banks can also change volatility. Changes in demand for the product of an industry that uses commodities as an input may lead to fluctuations in prices of commodities. Market participants form different expectations of profitable opportunities, perform cross-market hedging across different asset classes, process information at different speeds, and build and draw inventories at different levels. These factors contribute to volatility of commodities over time and across markets. In addition to policy makers and portfolio managers, manufacturers are also interested in this information because precious metals have important and diversified industrial use in jewellery, medicine, electronic and auto catalytic industries. Quantification of the predictable variations in precious metals’ price changes is fundamental in designing sensible risk management strategies. Value-at-risk (VaR) has become an important instrument within financial markets for quantifying and assessing the portfolio market risk associated with financial asset and commodity price movements. There is a cost of inaccurate estimation of the VaR in financial markets which affects efficiency and accuracy of risk assessments. Widespread evidence suggests that precious metals should be part of a well diversified portfolio. Since the prices of these precious metals have been very volatile, so financial market participants are interested in knowing the downside risk of holding precious metals in their portfolios. The VaR measure directly answers this important question and surprisingly there is no study on the analysis of VaR for precious metals. One of the primary purposes of the paper is to fill this void in the risk management literature. Specifically, we compute VaR for gold, silver, platinum and palladium using RiskMetrics, the GARCH model (using normal and t-distribution), and the recent Filtered Historical Simulation (FHS) approach. The out-of-sample forecast performance indicates that the GARCH with t-distribution produces a VaR with the most accurate and robust estimates of the actual VaR thresholds for all four precious metals. The unconditional coverage test of Kupiec (1995) and the conditional coverage test of Christoffersen (1998) are used to assess the performance of the various models in regards to VaR, and different risk management strategies based on the empirical results are discussed. The economic importance of the estimation results is highlighted by calculating the capital requirements using different VaR models to assess market risk exposure for all precious metals.

نتیجه گیری انگلیسی

This paper examines the volatility dynamics in precious metals and explores the corresponding risk management implications. The conditional volatility and correlation dynamics in the price returns of gold, silver, platinum and palladium are modeled using daily data from January 1995 to November 2009. Value-at-Risk (VaR) is used to analyze the risk associated with precious metals, and to design optimal risk management strategies. We compute the VaR for all precious metals using the calibrated RiskMetrics, alternative empirical GARCH models, and the semi-parametric Filtered Historical Simulation approach. Different risk management strategies are suggested based on conditional and unconditional statistical tests. The economic importance of our results is highlighted by calculating the daily capital charges from the estimated VaRs using different methods for all precious metals. This exercise shows that portfolio managers engaged in precious metals who want to follow a conservative strategy should calculate VaR using GARCH-t as this will yield fewer violations, though with lower profitability. Our results are very timely and useful for financial market participants as the global financial markets continue to experience unprecedented volatility and the need for investment in precious metals remains high.7

خرید مقاله
پس از پرداخت، فوراً می توانید مقاله را دانلود فرمایید.