|
|
Estimation and Application of the Tail Index
Pokorná, Markéta ; Šopov, Boril (vedoucí práce) ; Zelený, Tomáš (oponent)
Zkoumání extrémních hodnot je nezbytnou součástí finančního risk manage- mentu. Tato práce prověřuje vlastnosti chvostů pomocí jednorozměrného rámce Teorie extrémních hodnot. Empirický výzkum byl proveden na indexu S&P 500 a sedmi jeho konstituentech. Cílem této práce bylo odhadnout pomocí Hillovy metody chvostový index, který charakterizuje chování chvostů a určuje rychlost jejich svažování. K výběru chvostového prahu bylo využito několika grafických metod, jelikož jsou empirickými ukazateli stability modelu. Byl použit klasický Hillův graf a také alternativní graf s vyhlazovací technikou. Výběr prahu založen na stabilních plochách těchto grafů byl shledán vysoce subjektivním. Byla tedy použita Hillova metoda pozměněna Huismanem a výsledky potvrdily, že klasická Hillova metoda přináší odhady, které nadhod- nocují tloušťku chvostů. Bylo zjištěno, že všechny zkoumané akcie mají těžké chvosty s polynomickým svažováním. V práci bylo zdůrazněno, že je potřeba modelovat zvlášť levý a pravý chvost, jelikož jsou důležité extrémní ztráty i zisky v závislosti na tom, zda investor drží krátkou či dlouhou pozici. Chvos- tový index byl také použit k ilustraci potřeby počítat očekávané ztráty...
|
|
|
Stability of the Financial System: Systemic Dependencies between Bank and Insurance Sectors
Procházková, Jana ; Šopov, Boril (vedoucí práce) ; Janda, Karel (oponent)
Ústředním tématem této práce je zkoumání existence možnosti systémových poruch v mezinárodním finančním systému prostřednictvím zkoumání systemických závislostí mezi bankami a pojišťovnami. Standardní modely zabývající se sys- temickým rizikem většinou k posouzení míry závislosti mezi finančními insti- tucemi využívají vzájemnou korelaci akciových výnosů. Jedním z hlavních nedostatků této metody ovšem je, že se orientuje pouze na pozorování, která se vyskytují v centrální části rozdělení výnosů, a nezachycuje strukturu závislosti mezi odlehlými pozorováními. Z tohoto důvodu aplikujeme metodu, která vychází z Teorie extremálních hodnot a soustředí se výhradně na zachycení závislostí v extrémních hodnotách. Analýzu provádíme s využitím dat o cenách akcií největších bank a pojišťoven v Evropské Unii. Strukturu závislostí sle- dujeme v obdobích před krizí a během krize. Cílem je odhalit, který ze zk- oumaných sektorů skýtá pro mezinárodní finanční stabilitu větší hrozbu v podobě systémových selhání. Snažíme se také získat empirické svědectví o nárustu extremálních závislostí v posledních letech. Zjišťujeme, že v obou sledovaných obdobích je úroveň systemických...
|
|
|
Trading Volume and Volatility in the US Stock Markets
Juchelka, Tomáš ; Šopov, Boril (vedoucí práce) ; Džmuráňová, Hana (oponent)
Tato práce zkoumá vztah mezi počtem zobchodovaných akcií a volatilitou při použití GARCH modelu v Hypotéze Mixu Distribucí. Analýza je provedena na pěti známých akciích, vybraných z indexu S&P500. Našim přístupem bylo obohacení druhé rovnice GARCH modelu o dodatečné vysvětlující proměnné, které reprezentovaly počet zobchodovaných akcií. Kromě samotného vztahu volatility a objemu obchodů jsme zkoumali, jaký vliv má zahrnutí dodatečných proměnných na statistickou významnost GARCH a ARCH parametrů v našem modelu. Zjistili jsme, že rozdělení objemu obchodů na očekávanou a neočekávanou složku bylo namístě, jelikož se všechny tyto proměnné ukázaly být statisticky významné. Našim hlavním zjištěním bylo, že vzrůst počtu zobchodovaných akcií, tedy vzrůst očekávaného a neočekávaného objemu, vede ke zvýšení volatil- ity. Na druhou stranu negativní objemový šok, tedy snížení neočekávaného ob- jemu, vede k jejímu snížení. Přestože jsme naši analýzu provedli jak pro první lag objemu obchodu, tak také pro současný objem, nepodařilo se nám potvrdit hypotézu, že zahrnutí objemu obchodů způsobí statistickou bezvýznamnost parametrů ARCH a GARCH, tedy nepotvrdili jsme Hypotézu Mixu Distribucí. Zjistili...
|
|
|
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...
|
|
|
Procyclicality of Bank Lending and Provisioning Behavior
Svoboda, Jan ; Šopov, Boril (vedoucí práce) ; Lešanovská, Jitka (oponent)
Cílem této práce je prozkoumat procykličnost chování bank, co se týká poskytování úvěrů a tvorby opravných položek, a jeho dynamiku ve spojení se zavedením Basel II bankovní regulace. Tuto problematiku zkoumáme na panelových datech na úrovni jednotlivých bank a jednotlivých zemí pro OECD a BRIC země za období 1996- 2013. Objevili jsme pozitivní vliv kapitalizace bank na růst objemů úvěrů, který, zřejmě z důvodu nedávné finanční krize, po roce 2008 zeslábnul. Kromě tendence bank vyhlazovat zisky a řídit kapitál pomocí opravných položek jsme zjistili také značně cyklické chování bank ve smyslu tvorby opravných položek. Zároveň jsme však neobjevili žádné robustní změny tohoto chování po přijetí Basel II bankovní regulace. Touto prací jsme přispěli k zaplnění mezery v empirické literatuře, protože neexistuje téměř žádný výzkum na téma neplánovaných změn, které způsobilo zavedení bankovní regulace Basel II v chování bank, a jejich dopadu na ekonomiku. Naše výsledky mohou být proto užitečné pro regulátory a jiné odborníky. Mimo to jsme také v naší práci využili dat za tzv. BRIC země, které jsou ve výzkumu často opomíjeny.
|
|
|
Volatility Spillovers and Response Asymmetry: Empirical Evidence from the CEE Stock Markets
Dovhunová, Veronika ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Šopov, Boril (oponent)
Táto práca sa zameriava na skúmanie prelievania volatility a jeho asymetrie v reakcii na pozitívne alebo negatívne šoky s použitím indexov prelievania volatility navrhnutými Baruníkom ai. (2013). Daná metodológia rozširuje pôvodnú techniku konštrukcie indexu prelievania volati- lity zavedenú Dieboldom a Yilmazom (2009) o použitie neparametrických odhadov volatility v podobe realizovaných variancií a semivariancií, ktoré sú vypočítané z vysokofrekvenčných dát. Analýzu aplikujeme na dva datasety, pričom prvý zah'rňa akciové indexy vybraných krajín strednej a východnej Európy, Českú republiku, Maďarsko a Poľsko. Druhý dataset obohacu- jeme o nemecký DAX index, ktorý zastupuje rozvinuté európske akciové trhy. V našej štúdii používame dáta od 2.januára 2008 do 30.novembra 2010, teda zachytávame obdobie globálnej finančnej krízy, od jej vzniku až po prvé náznaky oživenia. Statická analýza preukazuje, že český akciový trh je najväčším prenášačom šokov vo volatilite do ostatných akciových trhov, čo by mohlo byť spôsobené možnou funkciou českého trhu ako kanálu prelievania šokov vo volatilite medzi zahrnutými a nezahrnutými akciovými trhmi. Výsledky dynamickej analýzy ďalej odhaľujú existenciu asymetrie v...
|
|
|
Monte Carlo simulation of Counterparty Credit Risk
Havelka, Robert ; Šopov, Boril (vedoucí práce) ; Skuhrovec, Jiří (oponent)
Kreditní riziko protistrany je obzvlášť těžké simulovat a naše práce je teprve druhá v pořadí, která se zabývá efektivní simulací kreditního rizika protistrany. Dva nové přístupy ke stochastickému modelování ve spojení s kreditním rizikem protistrany se objevili v podobě přístupů "Path-Dependent Simulation" (PDS) a Direct-Jump to Simulation date (DJS). V minulosti bylo ukázano, že DJS přístup je mnohem efektivnější než PDS pokud vezmeme v úvahu pouze deriváty závislé-od-cesty. My bereme v úvahu portfolio swapů s výměnou úrokové sazby, které jsou efektivně jako derivát závislé-od-cesty. DJS přístup vede k odhadům s mnohem větší přesností než přístup PDS. Jak se dalo i očekávat tak přístup DJS je mnohem náročnější na výpočetní sílu. Tato výpočetní náročnost ve většině případů avšak přesahuje jakékoli zisky přesnosti přístupu DJS. PDS přístup je proto ve většinu případů efektivnější pokud jde o simulaci kreditního rizika protistrany. Také se ukázalo, že konvergenční poměr metody Monte Carlo může značně podhodnotit zisky přesnosti, kterých je možno dosáhnout v praxi při zvýšení počtu scenárií. Klasifikace JEL C02, C15, C63, G01, G12, G32 Klíčová slova Monte Carlo, CVA, Expozice, Rozptyl E-mail autora robberth.cz@gmail.com E-mail vedoucího práce boril.sopov@gmail.com
|
|
|
Multivariate Dependence Modeling using Copulas
Klaus, Marek ; Šopov, Boril (vedoucí práce) ; Gapko, Petr (oponent)
Problémem vícerozměrných modelů pro volatility časových řad, jako je DCC MGARCH model, je jejich předpoklad vícerozměrného normálního rozdělí zk- oumaných řad. Mnohé empirické studie však popírají předpoklad normálního rozdělení akcií na finančních trzích. Z toho důvodu mohou být odhadnuté podmíněné korelace zavádějící, jelikož nemusí vysvětlovat celou strukturu závis- losti mezi zkoumanými veličinami. Je známé, že korelace je jen z jedním z nástrojů měření závislosti nenormálně rozdělených dat. Cílem této práce je integrace copula funkcí do tradičního DCC MGARCH modelu, protože právě copula funkce umožnují vytvoření vícerozměrného rozdě- lení náhodných veličin pro více marginálních rozdělení i v případě, kdy nejsou normálně rozdělená. Takzvaný Copula-based MGARCH model s nekorelovanými závislými rezidui dovoluje modelovat jak korelaci mezi náhodnými veličinami (pomocí DCC MGARCH), tak i závislost mezi nimi (pomocí copula funkce), obojí odděleně avšak simultánně. Jinými slovy, model je schopen vysvětlit dodatečnou závislost, která nebyla zachycena DCC MGARCH modelem kvůli jeho předpokladu normálního rozdělení. V empirické analýze aplikujeme tento model na různé data, zejmená...
|
|
|
Stability of the Banking Sector: Dependence Beyond Correlation
Fiala, Tomáš ; Šopov, Boril (vedoucí práce) ; Zelený, Tomáš (oponent)
V této práci analyzujeme systematické riziko bank v rámci Visegrádské čtyřky (V4). Obzvláště se pak zaměřujeme na vztah mezi pobočkou v dané zemi Visegrádské čtyřky a její zahraniční mateřskou společností, který následně po- rovnáváme se vztahem mezi lokálními pobočkami. Docházíme k závěru, že sys- tematické riziko mezi pobočkami v rámci jedné země V4 je vyšší než mezi matkou a její pobočkou. Naše analýza je založena na metodě, které vychází z neparametrické vícedimenzionální teorie extrémních hodnot, která není spjata s konkrétním rozdělením; tudíž jsou naše výsledky robustní vzhledem k těžkým chvostům. Klíčová slova Teorie extrémních hodnot, systematické ri- ziko, finanční stabilita, Vysegrádská čtyřka, vztah pobočky a mateřské společnosti E-mail autora tomas.fiala@gjn.cz E-mail vedoucího práce boril.sopov@gmail.com
|
|
|
Forecasting realized volatility: Do jumps in prices matter?
Lipták, Štefan ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Šopov, Boril (oponent)
Táto 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...
|
host ::
RSS.