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Enregistrement W3136368678 · doi:10.6339/jds.201407_12(3).0007

Copulas Applications in Estimating Value-at-Risk (VaR): Iranian Crude Oil Prices

2021· article· en· W3136368678 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Data Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Risk and Volatility Modeling
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCopula (linguistics)EconomicsEconometricsCrude oilNormalityRisk managementPetroleumValue at riskProfit (economics)Multivariate statisticsFinancial economicsFinanceStatisticsMicroeconomicsMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crude oil being the primary source of energy is been unquestioningly the main driving engine of every country in this world whether it is the oil producer economy and/or oil consumer economy. Crude oil, one of the key strategic products in the global market, may influence the economy of the exporting and importing countries. Iran is one of the major crude oil exporting partners of the Organization of the Petroleum Exporting Countries (OPEC). Analysis of the risk measures associated with the Iranian oil price data is of strategic importance to the Iranian government and policy makers in particular for the short-and long-term planning for setting up the oil production targets. Oil price risk-management focuses mainly on when and how an organization can best prevent the costly exposure to the price risk. Value-at-Risk (VaR) is the commonly accepted instrument of risk-measure and is evaluated by analysing the negative tail of the probability distributions of the returns/profit and loss. Among several approaches for calculating VaR, the most common approaches are variance-covariance approach, historical simulation and Monte-Carlo simulation. Recently, copula functions have emerged as a powerful tool to model and simulate multivariate probability distributions. Copula applications have been noted predominantly in the areas of finance, actuary, economics and health and clinical studies. In addition, copulas are useful devices to deal with the non normality and non-linearity issues which are frequently observed in cases of financial time series data. In this paper we shall apply copulas namely; Frank copula, Clayton copula and Gumbel copula to analyse the time series crude oil price data of Iran in respect of OPEC prices. Data considered are; i. Monthly average prices for a barrel of Iranian and OPEC crude oil, from January 1997 to December 2008, ii. Seasonal number of barrels of Iran’s crude oil export, from January 1997 to December 2008. The results will demonstrate copula simulated data are providing higher and lower relative change values on the upper and lower tails respectively in comparison to the original data.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,730
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle