Název:
Předpovídání realizované volatility: Záleží na skocích v cenách?
Překlad názvu:
Forecasting realized volatility: Do jumps in prices matter?
Autoři:
Lipták, Štefan ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Šopov, Boril (oponent) Typ dokumentu: Rigorózní práce
Rok:
2014
Jazyk:
eng
Abstrakt: [eng][cze] This thesis uses Heterogeneous Autoregressive models of Realized Volatility on five-minute data of three of the most liquid financial assets - S&P 500 Futures index, Euro FX and Light Crude NYMEX. The main contribution lies in the length of the datasets which span the time period of 25 years (13 years in case of Euro FX). Our aim is to show that decomposing realized variance into continuous and jump components improves the predicatability of RV also on extremely long high frequency datasets. The main goal is to investigate the dynamics of the HAR model parameters in time. Also, we examine whether volatilities of various assets behave differently. Results reveal that decomposing RV into its components indeed improves the modeling and forecasting of volatility on all datasets. However, we found that forecasts are best when based on short, 1-2 years, pre-forecast periods due to high dynamics of HAR model's parameters in time. This dynamics is revealed also in a year-by-year estimation on all datasets. Consequently, we consider HAR models to be inappropriate for modeling RV on such long datasets as they are not able to capture the dynamics of RV. This was indi- cated on all three datasets, thus, we conclude that volatility behaves similarly for different types of assets with similar liquidity. 1Táto práca aplikuje heterogénny autoregresný model realizovanej volatility na pät'-minútové dáta troch spomedzi najlikvidnejších finančných aktív - S&P 500 Futures index, Euro FX a ropa. Hlavný prínos tejto práce spočíva v analyzovaní mimoriadneho množstva dát, ked'že pochádzajú z neobyčajne dlhého obdobia až 25 rokov, v prípade Euro FX je to 13 rokov. Jedným z ciel'ov je ukázat', že rozklad realizovanej variancie na spojitú a skokovú čast' má pozitívny vplyv na jej predpovedatel'nost' aj na vysokofrekvenčných dátach pokrývajúcich vel'mi dlhé obdobia. Hlavným ciel'om práce je skúmat' dynamiku parametrov HAR modelu v čase, a taktiež povahu volatility u rôznych druhov finančných aktív. Výsledky analýzy na dátach všetkých troch aktív potvrdzujú, že rozklad realizovanej variancie prispieva k vylepšeniu odhadov. Ukázalo sa však, že predpovedacia schopnost' modelu je najlepšia v prípade, že parametre boli odhadnuté na krátkych obdobiach (1-2 roky), čo je spôsobené pravdepodobne vysokou dynamikou parametrov v čase. Táto nestabilita parametrov bola odhalená aj s pomocou odhadov za jednotlivé roky, a to u všetkých súborov. Z toho vyplýva zaujímavé zistenie, a to že HAR model nie je vhodný na predpovedanie realizovanej...
Klíčová slova:
heterogénny autoregresný model; kvadratická variácia; realizovaná variancia; realizovaná volatilita; vysokofrekvenčné dáta; heterogeneous autoregressive model; high frequency data; quadratic variation; realized variance; realized volatility