2025
New value-at-risk method adjusted for a long time horizon with application to exchange rates
MRKVIČKA, Tomáš; Martina KRÁSNICKÁ and HLÁSKOVÁ GÁBINABasic information
Original name
New value-at-risk method adjusted for a long time horizon with application to exchange rates
Name in Czech
Nová metoda Value-at-Risk upravená pro dlouhý časový horizont s aplikací na měnové kurzy
Authors
MRKVIČKA, Tomáš; Martina KRÁSNICKÁ and HLÁSKOVÁ GÁBINA
Edition
ENGLAND, Springer Science and Business Media LLC, 2025, 1460-3799
Other information
Type of outcome
Article in a journal
Confidentiality degree
is not subject to a state or trade secret
References:
Impact factor
Impact factor: 1.700 in 2024
Organization unit
CEVRO University
Keywords (in Czech)
Neparametrické metody, dlouhodobá prognóza, náhodná procházka, měnové kurzy
Keywords in English
Nonparametric methods, Long-term forecast, Random walk, Exchange rates
Changed: 14/12/2025 17:04, Ing. Martina Krásnická, Ph.D., LL.M.
In the original language
Small and medium-sized traders can be highly affected by losses caused by exchange rate changes. Therefore, the Value-at-Risk (VaR) methods, which provide estimates for a long-time horizon are of interest to them. In our previous backtesting research we realized that no classical VaR method is applicable for long-time horizon. Therefore, we study here several new approaches to long-time horizon VaR models, which improves the behaviour of classical short and medium-time VaR methods. A nonparametric approach with the decay of data importance for older data reveals the best performance with respect to the numerous precision tests. The backtesting is done on 6 currencies resulted as medoids from functional clustering. The results show that the standard methods based on random walk forecast model have at least by 97% bigger quantile regression loss function than our proposed approach for 1 year ahead forecast in average for all 6 currencies. Since 2023, its usage and practical application are publicly available at https://var.ef.jcu.cz/ for 32 currencies listed by the European Central Bank.
In Czech
Malí a středně velcí obchodníci mohou být výrazně ovlivněni ztrátami způsobenými změnami směnných kurzů. Proto jsou pro ně zajímavé metody Value-at-Risk (VaR), které poskytují odhady pro dlouhý časový horizont. V našem předchozím výzkumu zaměřeném na zpětné testování jsme zjistili, že žádná klasická metoda VaR není použitelná pro dlouhý časový horizont. Proto zde zkoumáme několik nových přístupů k modelům VaR pro dlouhý časový horizont, které zlepšují chování klasických krátkodobých a střednědobých metod VaR. Neparametrický přístup s klesající váhou významu starších dat vykazuje nejlepší výkonnost z hlediska četných testů přesnosti. Zpětné testování je provedeno na 6 měnách, které byly identifikovány jako medoidy z funkčního shlukování. Výsledky ukazují, že standardní metody založené na prognózním modelu náhodné procházky mají v průměru pro všech 6 měn alespoň o 97 % vyšší ztrátovou funkci kvantilové regrese než námi navrhovaný přístup při roční prognóze. Od roku 2023 je jeho využití a praktická aplikace veřejně dostupná na adrese https://var.ef.jcu.cz/ pro 32 měn uváděných Evropskou centrální bankou.