[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
ثبت نام و اشتراک::
ارسال مقاله::
پایگاه‌های مرتبط::
برای داوران::
اخلاق در پژوهش::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
Google Scholar Metrics

Citation Indices from GS

AllSince 2020
Citations4817
h-index32
i10-index00
..
ثبت شده در

AWT IMAGE


..
نماد اعتماد الکترونیکی
..
آمار نشریه
تعداد دوره های نشریه: 19
تعداد شماره ها: 38
تعداد مشاهده ی مقالات: 3430013
تعداد دریافت (دانلود) مقالات: 916720

مقالات دریافت شده: 863
مقالات پذیرفته شده: 360
مقالات رد شده: 491
مقالات منتشر شده: 357

نرخ پذیرش: 41.71
نرخ رد: 56.89

میانگین دریافت تا پذیرش: 402 روز
میانگین دریافت تا اولین داوری: 5.7 روز
میانگین پذیرش تا انتشار: 510.2 روز
____
..
:: جلد 18، شماره 2 - ( 12-1403 ) ::
جلد 18 شماره 2 صفحات 0-0 برگشت به فهرست نسخه ها
معادل‌هایی از اندازه‌های ریسک دُمی مبتنی بر شاخص‌های نابرابری در اقتصاد و قابلیت اعتماد
رقیه قربانی قلی آباد ، غلامرضا محتشمی برزادران* ، محمد امینی ، زهرا بهدانی
چکیده:   (1079 مشاهده)
 استفاده از اندازه‌های ریسک دُمی در دهه‌های اخیر بخصوص در صنعت مالی و بانکداری مورد توجه قرار گرفته است. متداولترین آنها ارزش در معرض خطر و ریزش مورد انتظار  هستند.  اخیراً نیز اندازه ریسک دُمی ریزش جینی معرفی شده است، که یک اندازه ریسک ترکیبی است. هدف اصلی این مقاله یافتن ارتباط بین مفاهیم اندازه‌های ریسک دُمی بخصوص ریزش مورد انتظار و ریزش جینی با مفاهیم شاخص‌های نابرابری در اقتصاد و قابلیّت اعتماد است. بررسی ارتباط بین این مفاهیم این امکان را به محقق می‌دهد، که از مفاهیم یکی برای بررسی مفاهیم دیگری استفاده کند. علاوه بر این روابط ریاضی موجود بین  اندازه‌های ریسک دُمی و شاخص‌های مذکور بدست آمده است و برای بعضی از توزیع‌‌ها، این روابط محاسبه شده است. در نهایت برای درک بهتر و آشنایی بیشتر با مفاهیم اندازه‌های ریسک دُمی، از داده‌های واقعی بورس ایران استفاده شده است.
واژه‌های کلیدی: اندازه ریسک، ریزش جینی، جینی تابعی دُمی، ارزش در معرض خطر، ریزش مورد انتظار.
متن کامل [PDF 416 kb]   (517 دریافت)    
نوع مطالعه: كاربردي و توسعه ای | موضوع مقاله: آمار کاربردی
دریافت: 1402/7/3 | پذیرش: 1403/3/10 | انتشار: 1403/9/12
فهرست منابع
1. آقا محمدی، ع . و سجودی، م. (۱۳۹۵). برآورد معیارهای ریسک ارزش در معرض خطر و میانگین ارزش در معرض خطر با استفاده از مدل رگرسیونی چندکی ترکیبی. مجله علوم آماری، ۱۰(۲)،۲۰۲-۱۸۵.
2. حسین زاده، ر. و کشاورز، ه. (۱۴۰۲) اثرات بلندمدت و کوتاه مدت ریسک اقتصادی و مالی بر توزیع درآمد: رهیافت، تحلیل های اقتصادی توسعه ایران، ۹(۳)،۴۶-۲۷.
3. Aghamohammadi, A. and Sojodi, M. (2017). Estimation of risk measures value at risk and average value at risk using mixed quantile regression model. Journal of Statistical Sciences - Scientific Research Journal of the Iranian Statistical Association, 10(2), 185-202. [DOI:10.18869/acadpub.jss.10.2.185]
4. Hosseinzadeh, R. and Keshavarz, H. (2023). Long-term and short-term effects of economic and financial risk on income distribution: ARDL PANEL approach. Economic analyzes of Iran's development, 9(3), 27-46.
5. Artzner, P., Delbaen, F., Eber, J. M. and Heath, D. (1999), Coherent measures of risk, Mathematical Finance, 9(3), 203-228. [DOI:10.1111/1467-9965.00068]
6. Berkhouch, M., Lakhnati, G. and Righi, M. B. (2018), Extended Gini-type measures of risk and variability, Mathematical Finance, 25(3), 295-314. [DOI:10.1080/1350486X.2018.1538806]
7. Behdani, Z. and Mohtashami Borzadaran, G. R. (2022), Connected aspects of risk measure and inequality indices with reliability concepts, Statistica Applicata-Italian Journal of Applied Statistics, 34(3), 0034-015.
8. Bonferroni, C. E. (1930), Elementi di Statistca generale, Seeber, Firenze.
9. Cox Jr, L. A. (2012), Confronting deep uncertainties in risk analysis, Risk Analysis: An International Journal, 32(10), 1607-1629. [DOI:10.1111/j.1539-6924.2012.01792.x] [PMID]
10. Denneberg, D. (1990), Premium calculation: Why standard deviation should be replaced by absolute deviation1, ASTIN Bulletin: The Journal of the IAA, 20(2), 181-190. [DOI:10.2143/AST.20.2.2005441]
11. Eugene, A., J., Novita, M. and Nurrohmah, S. (2021), Gini Shortfall: A Gini mean difference-based risk measure, Journal of Physics: Conference Series. [DOI:10.1088/1742-6596/1725/1/012094]
12. Furman, E., Wang, R. and Zitikis, R. (2017), Gini-type measures of risk and variability: Gini shortfall, capital allocations, and heavy-tailed risks, Journal of Banking and Finance, 83, 70-84. [DOI:10.1016/j.jbankfin.2017.06.013]
13. Föllmer, H. and Schied, A. (2002), Convex measures of risk and trading constraints, Finance and Stochastics, 6, 429-447. [DOI:10.1007/s007800200072]
14. Klugman, S. A., Panjer, H. H. and Willmot, G. E. (2012), Loss Models: from data to decisions, John Wiley & Sons. [DOI:10.1002/9781118787106]
15. Liu, F. and Wang, R. (2016), A theory for measures of tail risk, Mathematics of Operations Research, 46(3), 1109-1128. [DOI:10.1287/moor.2020.1072]
16. Lorenz, M. O. (1905), Methods of measuring the concentration of wealth, Publications of the American Statistical Association, 9(70), 209-219. [DOI:10.1080/15225437.1905.10503443]
17. Pérignon, C. and Smith, D. R. (2010), On the possibility of improving the mean useful life of items by eliminating those with short lives, Technometrics, 34(1), 55-66.
18. Righi, M. B. (2019), A composition between risk and deviation measures, Annals of Operations Research, 282(1), 299-313. [DOI:10.1007/s10479-018-2913-0]
19. Song, Y., and Yan, J. A. (2009), On the possibility of improving the mean useful life of items by eliminating those with short lives, Technometrics, 3(2), 281-298. [DOI:10.1080/00401706.1961.10489946]
20. Sarabia, J. M. (2008), A general definition of the Leimkuhler curve, Journal of Informetrics, 2(2), 156-163. [DOI:10.1016/j.joi.2008.01.002]
21. Sepanski, J. H. and Wang, X. (2023), New classes of distortion risk measures and their estimation, Risks, 11(11), 194. [DOI:10.3390/risks11110194]
22. Vania, E., Novita, M. and Nurrohmah, S. (2022), Risk measurement using extended Gini shortfall while considering risk-aversion parameter, Jurnal Riset dan Aplikasi Matematika (JRAM), 6(2), 105-116.
23. Watson, G. S. and Wells, W. T. (1961), On the possibility of improving the mean useful life of items by eliminating those with short lives, Technometrics, 3(2), 281-298. [DOI:10.1080/00401706.1961.10489946]
24. Zenga, M. (2007), Inequality curve and inequality index based on the ratios between lower and upper arithmetic means, Vita e Pensiero.
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Ghorbani gholi abad R, Mohtashami Borzadaran G R, Amini M, Behdani Z. Equivalents of Tail Risk Measures Based on Inequality Indexes in the Economy and Reliability. JSS 2025; 18 (2)
URL: http://jss.irstat.ir/article-1-870-fa.html

قربانی قلی آباد رقیه، محتشمی برزادران غلامرضا، امینی محمد، بهدانی زهرا. معادل‌هایی از اندازه‌های ریسک دُمی مبتنی بر شاخص‌های نابرابری در اقتصاد و قابلیت اعتماد. مجله علوم آماری. 1403; 18 (2)

URL: http://jss.irstat.ir/article-1-870-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
جلد 18، شماره 2 - ( 12-1403 ) برگشت به فهرست نسخه ها
مجله علوم آماری – نشریه علمی پژوهشی انجمن آمار ایران Journal of Statistical Sciences

Persian site map - English site map - Created in 0.07 seconds with 45 queries by YEKTAWEB 4710