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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

Using EVT to Assess Risk on Energy Market

verfasst von : Alicja Ganczarek-Gamrot, Dominik Krężołek, Grażyna Trzpiot

Erschienen in: Data Analysis and Rationality in a Complex World

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

The aim of this paper is to describe and measure the risk of price changes in the energy market. The risk is estimated with Conditional Value-at-Risk (CVaR) and Median Shortfall (MS) based on some types of Value-at-Risk measures: VaR, stress VaR, Incremental Risk Charge (IRC) estimated using Extreme Value Theory (EVT). These measures are calculated for time series of daily and hourly rates of return of electric energy prices from the European Energy Exchange (EEX) spot market. Based on time series from 1st January 2002 to 31st December 2016, we attempt to answer the question: which measure is the most appropriate for risk estimation on the energy market.

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Literatur
Artzner, P., Delbaen, F., Eber, J.M., Heath, D.: Coherent measures of risk. Math. Financ. 9, 203–228 (1999)MathSciNetCrossRef
Bardou, O., Frikha, N., Pagès, G.: Computation of VaR and CVaR using stochastic approximations and unconstrained importance sampling. Monte Carlo Methods Appl. 15(3), 173–210 (2009)MathSciNetCrossRef
Boessenkool, B., Brüger, G., Heistermann, M.: Effects of sample size on estimation of rainfall extremes at high temperatures. Nat. Hazard Earth Sys. 17, 1623–1629 (2017)CrossRef
Busababodhin, P., Seo, Y.A., Park, J.S., Kumphon, B.: LH-moment estimation of Wakeby distribution with hydrological applications. Stoch. Env. Res. Risk A. 30, 1757–1767 (2016)CrossRef
Chai, T., Draxler, R.R.: Root mean square error (RMSE) or mean absolute error (MAE)? - Arguments against avoiding RMSE in the literature. Geosci. Model Dev. 7, 1247–1250 (2014)CrossRef
Cleveland, R.B., Cleveland, W.S., McRae, J.E., Terpenning, I.J.: STL: a seasonal-trend decomposition procedure based on loess. J. Off. Stat. 6, 3–73 (1990)
Embrechts, P., Resnick, S.I., Samorodnitsky, G.: Extreme value theory as a risk management tool. N. Am. Actuar. J. 3, 30–41 (1999)MathSciNetCrossRef
Gilli, M., Këllezi, E.: An application of extreme value theory for measuring financial risk. Comput. Econ. 27, 207–228 (2006)CrossRef
Gumbel, E.J.: Statistics of Extremes. Columbia University, New York (1958)CrossRef
Houghton, J.C.: Birth of a parent: the Wakeby distribution for modeling flood flows. Water Resour. Res. 14, 1105–1110 (1978)CrossRef
Jajuga, K.: Zarzadzanie ryzykiem. PWN, Warszawa (2008)
Kou, S., Peng, X.: Expected shortfall or median shortfall. J. Fin. Eng. 1, 1–6 (2014)MathSciNet
Kupiec, P.: Techniques for verifying the accuracy of risk management model. J. Deriv. 2, 173–184 (1995)
Manel, Y., Lotif, B., Khaled, M.: Value-at-risk estimation of energy commodities: a long-memory GARCH-EVT approach. Energy Econ. 51, 99–110 (2015)CrossRef
McNeil, A, J., Frey, R.: Estimation of tail-related risk measures for heteroscedastic financial time series: an extreme value approach. J. Empir. Financ. 7, 271–300 (2000)
Penalva, H., Neves, M., Nunes, S.: Topics in data analysis using R in extreme value theory. Metodolozski zvezki 10, 17–29 (2013)
Metadaten
Titel
Using EVT to Assess Risk on Energy Market
verfasst von
Alicja Ganczarek-Gamrot
Dominik Krężołek
Grażyna Trzpiot
Copyright-Jahr
2021
Buch
Data Analysis and Rationality in a Complex World

Print ISBN: 978-3-030-60103-4

Electronic ISBN: 978-3-030-60104-1

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-60104-1_7

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