Document Type : Original Research Paper

Authors

1 Department of Business Management, School of Management and Accounting, Allameh Tabatabai University, Tehran, Iran

2 Department of Financial Economics, Office for Supervision of Life Insurance Center Insurance of I.R.Iran

Abstract

Objective: To provide a more efficient method for measuring the market risk of insurance companies in the model of financial prosperity of Regulation No. 69 of the Supreme Insurance Council. The market risk coefficient of the financial wealth model is facing two main problems: firstly, in the calculation of this coefficient, different methods and their efficiency have not been properly investigated, and secondly, the calculated coefficient is for normal conditions, and in its calculation, the effects of economic shocks are used to extract volatility in critical conditions. stress) is not included. Therefore, the aim of this research is to present a new method in which two autoregression models with distributed lag (ARDL) and generalized autoregression heteroskedasticity (GARCH) are combined.
Methodology: using the statistical data of the total index of Tehran Stock Exchange (TEPIX), economic growth, inflation rate and exchange rate, on a quarterly basis and in the period of 4:1378-1396:4 and using the measure of value at risk (VaR), We modeled the market risk of investing in shares of listed companies. For this purpose, three simple variance-covariance methods, AR-GARCH model and ARDL-EGARCH model were used. Finally, using Kopik's feedback test, the ARDL-EGARCH model was recognized as the best model.
Findings: It shows that using the method presented in this article is more efficient than other methods in estimating the market risk coefficient of the wealth model.




Conclusion: The results show that by using this model, the market risk coefficient of investing in shares of listed companies under the financial prosperity model is estimated at 39% in normal economic conditions and 86.4% in crisis and stress conditions.

Keywords

ابراهیمی، سیدبابک، محبی، نگین (1395). پیش‌بینی ارزش در معرض ریسک وریزش موردانتظار؛ رویکرد مدلسازی داده‌های پرتناوب. فصلنامه دانش مالی تحلیل اوراق بهادار، سال نهم، 32: 50-35.
ادبی فیروزجایی، باقر، مهرآرا، محسن و محمدی، شاپور (1395). برآورد و ارزیابی ارزش در معرض ریسک بورس اوراق بهادار تهران بر مبنای روش شبیه سازی پنجره‌ای. فصلنامه تحقیقات مدلسازی اقتصادی، 23:  73-35.
اسدی، سعید، البدوی، امیر و حسین زاده کاشان، علی (1396). محاسبۀ سرمایۀ الزامی ریسک بازار در مدل توانگری مالی شرکتهای بیمه. پژوهشنامه بیمه، 3: 102-83.
اصغرپور، حسین و رضازاده، علی. (1394)، تعیین سبد بهینه سهام با استفاده از روش ارزش در معرض خطر، نظریه‌های کاربردی اقتصاد، 4: 118-93.
بیمه مرکزی ج.ا. ایران (1390)، آیین‌نامه شماره 69 شورای عالی بیمه: نحوه محاسبه و نظارت بر توانگری مالی موسسات بیمه. تهران.
پیکارجو، کامبیز، شهریار، بهنام و نورالهی، نیما. (1388)، اندازه‌گیری ریسک دارایی شرکتها و موسسات مالی با استفاده از روش ارزش در معرض ریسک، پژوهشنامه اقتصادی، 5: 221-195.
 پیکارجو، کامبیز و حسین‌پور، بدریه. (1389)، اندازه‌گیری ارزش در معرض ریسک در شرکتهای بیمه با استفاده از مدل GARCH، فصلنامه صنعت بیمه، 25(4): 33-58.
خلیلی عراقی، مریم، و امیر، یکه زارع (1389)، برآورد ریسک بازار صنایع بورس اوراق بهادار تهران بر مبنای ارزش در معرض خطر (VaR)، فصلنامه مطالعات مالی، 7: 47-72.
خیابانی، ناصر، و مریم، ساروقی (1390)، ارزشگذاری برآورد VaR بر اساس مدل‌های خانواده ARCH (مطالعه موضوعی برای بازار اوراق بهادار تهران)، فصلنامه پژوهش‌های اقتصادی ایران، 47: 53-73.
دستمردی، مصطفی، ابراهیمی، آمنه، ابراهیمی، حسن و هوری، میوه‌چی (1391)، ارزیابی عدم قطعیت اندازه‌گیری به روش مونت کارلو به همراه یک مطالعه موردی، اولین کنفرانس بین المللی مهندسی کیفیت.
کشاورز حداد، غلامرضا. (1394)، اقتصادسنجی مالی سری زمانی مالی با R، S.Plus و Eviews، تهران، انتشارات سمت.
کشاورز حداد، غلامرضا و حیدری، هادی. (1396)، رتبه‌بندی مدل‌های پارامتریک ارزش در معرض خطر با لحاظ کردن موقعیت معاملاتی سهامدار (کاربرد توابع توزیع نامتقارن در مدل‌های خانواده GARCH)، پژوهشنامه اقتصادی، 66: 151-178
سجادی، زینب و سعید، فتحی (1392)، تبیین فرایند چهار گامی محاسبه ارزش در معرض خطر به عنوان معیاری برای اندازه‌گیری ریسک و پیاده‌سازی آن در یک مدل بهینه سازی سرمایه‌گذاری، فصلنامه دانش مالی تحلیل اوراق بهادار، 20، 13-1.
شاه‌مرادی، اصغر و محمد، زنگنه (1386)، محاسبه ارزش در معرض خطر برای شاخص های عمده بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از روش پارامتریک، تحقیقات اقتصادی، 79: 149-121.
شهریار، بهنام (1395)، بازنگری مدل آیین نامه نحوه محاسبه و نظارت بر توانگری مالی موسسات بیمه (آیین نامه 69 شورای عالی بیمه)، تهران، پژوهشکده بیمه.
شهریار، بهنام (1393)، مبانی مدیریت ریسک و نظارت بر توانگری مالی در شرکتهای بیمه، تهران، پژوهشکده بیمه.
شهریار، بهنام و سید محمد مهدی، احمدی (1387)، محاسبه میزان و سهم نگهداری بهینه اتکایی در شرکت‌های بیمه با رویکرد ارزش در معرض ریسک، پژوهشنامه اقتصادی، 28: 243-223.
صفری، امیر و بهنام، شهریار (1391)، مطالعه و طراحی سیستم نظارت مالی بر موسسات بیمه ایرانی با استفاده از تجربه سایر کشورها، طرح تحقیقاتی، تهران، پژوهشکده بیمه.
قره خانی، محسن و زهرا، ماجدی (1392)، محاسبه ضرایب ریسک دارایی‌ها در توانگری مالی موسسات بیمه با استفاده از ارزش در معرض خطر، پژوهشنامه بیمه، 112: 154-127.
محمدی، شاپور، راعی، رضا و آرش، فیض‌آباد (1387)، محاسبه ارزش در معرض خطر پارامتریک با استفاده از مدلهای ناهمسانی واریانس شرطی در بورس اوراق بهادار تهران، مجله تحقیقات مالی، 25: 109-124.
Bollerslev, T. (1986), Generalized Autoregressive Conditional Hetroskedasticity, Journal of Econometrics, 31: 307-327.
Doff, R. (2006), Risk Management for Insurance Firms: A Framework for Fair Value and Economic Capital, Madrid: Universiteit Twente; PhD Thesis.
Doff, R. (2007), Risk Management for Insurers: Economic Capital, Risk control and Solvency, Madrid: Laurie Donaldson.
Enders, W. (2003), Applied Econometric Time Series, 2nd Edition, New York: Wiley.
Engle, R. F. (1982). Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation. Econometrica. 50(4): 987–1007
Engle, R. F. (2003), Risk and Volatility: Econometric Models and Financial Practice, Nobel Lecture Note.
Glasserma, P., Heidelberger, P. & Shahabuddin, P. (2002), Efficient Monte Carlo Methods for Value-at-Risk, IBMT, J. Watson Research Center.
Halbleib, R. & Pohlmeier, W. (2012), Improving the Value at Risk Forecasts: Theory And Evidence From the Financial Crisis, Journal of Economic Dynamics & Control, 36: 1212-1228.
Insurer Solvency Assessment Working Party. (2004), A Global Framework for Insurer Solvency Assessment, International Actuarial Association, Ottawa.
Jorion, P. (2009), Financial Risk Manager Handbook. Fifth Edition, London: John Wiley and Sons Ltd.
Mutu, S., Balogh, P. & Moldovan, D. (2011), The efficiency of value at risk models on central and eastern European stock market, International Journal of Mathematics and Computers in Simulation, 5(2): 110-117.
Ranković, V., Drenovak, M., Urosevic, B. & Jelic, R. (2016), Mean Univariate-GARCH VaR Portfolio Optimization: Actual Portfolio Approach, 5731: CESifo Group Munich.
Sandström. A. (2006), Solvency: Models, Assessment and Regulation. New York: Chapman and Hall/CRC.
Sandström. A. (2007), Handbook of Solvency for Actuaries and Risk Managers: Theory and Practice, New York: Chapman and Hall/CRC.
Lehar, A., Scheicher, M. & Schittenkopf, C. (2001), GARCH vs Stochastic Volatility: Option Pricing and Risk Management, Journal of  Banking and Finance, 26: 323-345.
Liden, j. (2018), Stock Price Predictions using a Geometric Brownian Motion, Uppsala University, Degree Project E in Financial Mathematics.
Naeem, M. (2010), A Comparison of Electricity Spot Prices Simulation Using ARMA-GARCH and Mean-Reverting Models, Lappeenranta University of Technology, Working Paper.
Umar, A. (2010), GARCH and ARDL Model of Exchange Rate: Evidence from Nigeria’s Retail Dutch Auction System, International Research Journal of Finance and Economics, Issue 49.
Woods, M. (2016), Financial Stability Models of the Irish Banking Sector: Deposit Flows and Property Price Dynamics, Maynooth University, ph.d Thesis.

Letters to Editor


IJIR Journal welcomes letters to the editor for the post-publication discussions and corrections which allows debate post publication on its site, through the Letters to Editor. Letters pertaining to manuscript published in IJIR should be sent to the editorial office of IJIR within three months of either online publication or before printed publication, except for critiques of original research. Following points are to be considering before sending the letters (comments) to the editor.

[1] Letters that include statements of statistics, facts, research, or theories should include appropriate references, although more than three are discouraged.

[2] Letters that are personal attacks on an author rather than thoughtful criticism of the author’s ideas will not be considered for publication.

[3] Letters can be no more than 300 words in length.

[4] Letter writers should include a statement at the beginning of the letter stating that it is being submitted either for publication or not.

[5] Anonymous letters will not be considered.

[6] Letter writers must include their city and state of residence or work.

[7] Letters will be edited for clarity and length.
CAPTCHA Image