|
|
Volume - volatility relation across different volatility estimators
Kvasnička, Tomáš ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Avdulaj, Krenar (oponent)
Cílem této bakalářské práce je zhodnotit, zda-li obchodované množství zlepšuje predikční schopnosti volatility. Převážně se zaměřujeme na Garman-Klassův odhad volatility, který je vydatnější než čtvercové výnosy. Jak jednorozměrné modely (AR, HAR, ARFIMA) tak vícerozměrné modely (VAR, VAR-HAR) jsou použity k zjištění, zda-li obchodované množství zlepšuje predikci volatility. Dále je použit GARCH(1,1), ke kterému je také přidáno obchodované množství, a následná predikce je počítána. Všechny tyto modely jsou odhadovány na základě posuvného okna, kdy během každého posunu je vypočítána jednodenní předpověd' volatility. Konečné zhodnocení je založené na MAPE, RMSE a Mincer- Zarnowitz testu predikčních hodnot poměřených s realizovanou volatilitou. Ukazuje se, že obchodované množství zlepšuje predikční schopnosti v případě FTSE 100 a IPC Mexico a zhoršuje predikční schopnosti v případě Nikkei 225 a S&P 500. Navíc je zjištěno, že pouze HAR a VAR-HAR modely jsou schopny produkovat nevychýlené předpovědi. Jelikož prezentované důkazy zlepšení predikce nejsou přesvědčivé a kvůli zachování jednoduchosti modelu, HAR model obsahující Garman-Klassův odhad volatility se jeví jako nejlepší varianta v případě nedostupnosti realizované volatility.
|
|
| |
|
|
Analysis on Market for Remittances in the Czech Republic
Dorj, Tuvshinbat ; Cahlík, Tomáš (vedoucí práce) ; Avdulaj, Krenar (oponent)
Tato bakalářská práce se pokouší vrhnout světlo na cestu remitencí mezi Českou republikou a Mongolskem, v rámci analýzy založené pouze na znalostí autora, protože publikované odborné analýzy odborníků zatím neexistují. Tato práce zkoumá nejen podmínky na trhu remitencí v České republice jako celek, ale také se snaží zachytit klíčové determinanty remitencí a speficiké remitentní chování migrantů, speciálně mongolských migrantů. Data používaná v kvalitativních a kvantitativních metodách empirického výzkumu je založena na sesbíraných datech, kterých autor získal, když se zúčastnil jako dotazující v průzkumu remitenčního trhu v České republice. Studie odhaluje, že i přes existencí uspokojivého transparentního trhu a infrastruktury, konkurenční prostředí relativně neuspokojivý. Hlavní hráči trhu nespěchají s lákáním zákazníků a průzkumu možností nových služeb. Ale málo poskytovatelů remitečních služeb, jako např. Chequipoint, a.s., nasazují aktivní marketingové strategie a stávají se mezi mongolskými migranty jedním z nejvyužívanějších poskytovatelů. Studie také zdůrazňuje problémy související s ochranou spotřebitelů, jejich finančním vzděláváním a jazykovou bariérou migrantů. Jinak je velmi těžké prosazovat pravidla ochrany spotřebitelů. Regresní odhad ukazuje, že mongolské migranti preferují levnou...
|
|
|
Essays in Financial Econometrics
Avdulaj, Krenar ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Di Matteo, Tiziana (oponent) ; Kočenda, Evžen (oponent) ; Witzany, Jiří (oponent)
vi Abstrakt Správné pochopení závislostí mezi aktivy je zásadním prvkem pro řízení rizik a skladbu portfolia. Přestože výzkum v dané oblasti byl v posledních desetiletích velmi aktivní, nedávná krize let 2007-2008 nám připomněla, že daným závislostem nemusí být porozuměno dostatečně. Tato krize zafungovala jako spouštěč poptávky po modelech zachycující závislostní strukturu. Literatura pak reaguje zaměřením pozornosti na nelineární závislostní modely, které se kvalitativně blíží pozorovaným datům. Ve svojí dizertaci přispívám k tomuto směru třemi články z finanční ekonometrie a zaměřuji se na nelineární závislosti ve finančních časových řadách z jiného úhlu pohledu. Navrhuji nový empirický model, který umožňuje přesné zachycení a předpověď podmíněné časově závislé sdružené distribuce mezi ropou a akciemi. S využitím nedávno představené míry podmíněných diverzifikačních přínosů, která bere v potaz vyšší momenty distribuce a nelineární strukturu ve chvostech, ukazuji snižující se přínos diverzifikace v posledních deseti letech. Tento přínos se navíc silně měnil v čase. Tato zjištění mají důležité důsledky pro alokaci aktiv, jelikož přínos ze zahrnutí ropy do portfolia nemusí...
|
|
|
Understanding systematic risk of assets at various quantiles of return distribution 
Rusý, Tomáš ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Avdulaj, Krenar (oponent)
V této práci se zabýváme analýzou modelu oceňování kapitálových aktiv, který je v práci odvozen, pomocí kvantilové regrese. Analýza je provedena na reálných datech, na kterých zkoumáme, zda-li je splněn jeden z mnoha důsledků modelu, a to že je beta konstantní v různých kvantilech distribuční funkce výnosu. K tomu nám poslouží Khmaladzeho test, který se pro testování měnící se bety v kvantilech distribuční funkce výnosu perfektně hodí. Jak kvantilovou regresi, tak Khmaladzeho test navíc před samotným testováním v jednoduchém a přehledném značení uvedeme a vysvětlíme, tudíž jejich znalost k porozumění práce není nutná. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
The Nelson-Siegel Model: Present Application and Alternative Lambda Determination
Marek, Jan ; Šopov, Boril (vedoucí práce) ; Avdulaj, Krenar (oponent)
Tato bakalářská práce přispívá k tématu modelování výnosových křivek především novým náhledem na známý Nelson-Siegelův model v jeho prvotní verzi, která je velmi prostá, avšak ne zcela neaktuální. Za účelem současné aplikace na nynější data, při zachování jednoduché struktury modelu, uvádíme alternativní způsob pro výpočet optimálních hodnot koeficientů, především parametru lambda. Tento přístup stavíme na ověřené metodologii a zkoumáme jeho účinnost při odhadování stávajících i budoucích hodnot výnosů státních dluhopisů pro tři měnové regiony - EUR, USD a GBP. Zatímco při odhadování stávajících hodnot náš alternativní přístup predikující modelové parametry dosahuje komplexně nejlepších výsledků, v případě předpovídání budoucích hodnot nejsou výsledky zcela jednoznačné. Detailní analýza v důsledku ukazuje zajímavou spojitost mezi efektivitou jednotlivých modelů a volatilitami daného trhu. Pro více vo- latilní trhy se jeví jako vhodnější model pracující přímo s výnosy jednotlivých dluhopisů namísto s koeficienty modelu. Klasifikace JEL C51, C53, C61, G17 Klíčová slova Výnosová křivka, Nelson-Siegelův model, Newtonova optimalizační metoda E-mail autora...
|
|
|
Measuring Extremes: Empirical Application on European Markets
Öztürk, Durmuş ; Avdulaj, Krenar (vedoucí práce) ; Janda, Karel (oponent)
This study employs Extreme Value Theory and several univariate methods to compare their Value-at-Risk and Expected Shortfall predictive performance. We conduct several out-of-sample backtesting procedures, such as uncondi- tional coverage, independence and conditional coverage tests. The dataset in- cludes five different stock markets, PX50 (Prague, Czech Republic), BIST100 (Istanbul, Turkey), ATHEX (Athens, Greece), PSI20 (Lisbon, Portugal) and IBEX35 (Madrid, Spain). These markets have different financial histories and data span over twenty years. We analyze the global financial crisis period sep- arately to inspect the performance of these methods during the high volatility period. Our results support the most common findings that Extreme Value Theory is one of the most appropriate risk measurement tools. In addition, we find that GARCH family of methods, after accounting for asymmetry and fat tail phenomena, can be equally useful and sometimes even better than Extreme Value Theory based method in terms of risk estimation. Keywords Extreme Value Theory, Value-at-Risk, Expected Shortfall, Out-of-Sample Backtesting Author's e-mail ozturkdurmus@windowslive.com Supervisor's e-mail ies.avdulaj@gmail.com
|
|
|
Construction of a quantum finance model of option premia
Irinkov, Pavel ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Avdulaj, Krenar (oponent)
V posledních dvaceti letech došlo k převratnému vývoji finančních trhů jak z hlediska objemu obchodu, tak i sofistikovanosti používaných nástrojů. Tato stále narůstající složitost tržní struktury s sebou nese potřebu pokročilých modelů ze strany účastníků trhu. Doposud převládajícím paradigmatem těchto modelů byla stochastická analýza, jakožto odvětví aplikované matem- atiky. V posledních několika letech se ovšem objevily snahy o využití čistě fyzikálních konceptů a metodologie, vytvařejíce tak nový obor ekonofyziky. Do jaké míry je tento novy přístup efektivní zůstává přesto otevřenou otázkou. Ve své bakalářské práci se zaměřím na jeden podobor ekonofyziky, tzv. kvan- tové finance. Nejdříve nabídnu přehled jak stochastické analýzy, tak kvan- tových financí. Poté s pomocí aparátu kvantové teorie a kvantové teorie pole odvodím model evropských akciových opcí. 1
|
|
|
Effects of the Financial Crisis on Stock Market of the Czech Republic and Spain
Titizov, Toško ; Avdulaj, Krenar (vedoucí práce) ; Princ, Michael (oponent)
The paper analyzes effects of the financial crisis on stock market of the Czech Republic and Spain. We employ BEKK-GARCH model in order to study volatility spillovers and transmissions from the US stock market to stock markets of the Czech Republic and Spain. The multivariate GARCH models results show statistically significant, but relatively small, almost irrelevant volatility spillovers from the US stock market to stock markets of the Czech Republic and Spain. The Czech stock market exhibits higher conditional correlation coefficient than the Spanish stock market.
|
|
|
Volume - volatility relation across different volatility estimators
Kvasnička, Tomáš ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Avdulaj, Krenar (oponent)
Cílem této bakalářské práce je zhodnotit, zda-li obchodované množství zlepšuje predikční schopnosti volatility. Převážně se zaměřujeme na Garman-Klassův odhad volatility, který je vydatnější než čtvercové výnosy. Jak jednorozměrné modely (AR, HAR, ARFIMA) tak vícerozměrné modely (VAR, VAR-HAR) jsou použity k zjištění, zda-li obchodované množství zlepšuje predikci volatility. Dále je použit GARCH(1,1), ke kterému je také přidáno obchodované množství, a následná predikce je počítána. Všechny tyto modely jsou odhadovány na základě posuvného okna, kdy během každého posunu je vypočítána jednodenní předpověd' volatility. Konečné zhodnocení je založené na MAPE, RMSE a Mincer- Zarnowitz testu predikčních hodnot poměřených s realizovanou volatilitou. Ukazuje se, že obchodované množství zlepšuje predikční schopnosti v případě FTSE 100 a IPC Mexico a zhoršuje predikční schopnosti v případě Nikkei 225 a S&P 500. Navíc je zjištěno, že pouze HAR a VAR-HAR modely jsou schopny produkovat nevychýlené předpovědi. Jelikož prezentované důkazy zlepšení predikce nejsou přesvědčivé a kvůli zachování jednoduchosti modelu, HAR model obsahující Garman-Klassův odhad volatility se jeví jako nejlepší varianta v případě nedostupnosti realizované volatility.
|
host ::
RSS.