|
|
Backtesting (zpětné testování) modelů časových řad
Stroukalová, Marika ; Houfková, Lucia (vedoucí práce) ; Zichová, Jitka (oponent)
Název práce: Backtesting (zpětné testování) modelů časových řad Autor: Marika Stroukalová Katedra (ústav): Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí diplomové práce: Mgr. Lucia Jarešová e-mail vedoucího: lucia.jaresova@centrum.cz Abstrakt: V předložené práci studujeme základní modely finančních časo- vých řad (ARMA, GARCH), zaměřujeme se zejména na odhad parametrů a konstrukci předpovědí v odhadnutých modelech. Popíšeme možnosti odhadu parametrů a budoucích hodnot pomocí programu R. V teoretické části také pojednáme o vlastnostech finančních časových řad, definujeme jednoduché a logaritmické výnosy a uvedeme výhody použití logaritmických výnosů. Sou- částí práce je aplikace modelů bílého šumu, ARMA(1,1) a GARCH(1,1) na historické časové řady logaritmických výnosů vybraných burzovních indexů, provedení backtestingu jednodenních a týdenních předpovědí a porovnání výsledků pro tyto modely. Součástí empirického porovnání modelů na zá- kladě reálných dat je také analýza toho, jak modely reagovaly na novodobou světovou krizi, a také posouzení, jak obstál předpoklad normálního rozdělení pro data. Klíčová slova: časová řada, ARMA, GARCH, backtesting. 1
|
|
|
Softwarové možnosti pro analýzu finančních časových řad
Vlasáková, Romana ; Zichová, Jitka (vedoucí práce) ; Cipra, Tomáš (oponent)
Předložená práce se věnuje některým metodám vhodným pro práci s finančními časovými řadami. Nejprve jsou představeny jednorozměrné lineární modely ARMA. Poté jsou popsány modely volatility ARCH a jejich zobecnění na modely GARCH. Pro modely GARCH existuje celá řada modifikací navržených za účelem lepšího zachycení povahy finančních dat, z nichž některé jsou prezentovány. Další část práce zabývající se mnohorozměrnými časovými řadami se zaměřuje především na modely VAR a dvourozměrné varianty modelu GARCH. Stěžejní částí práce jsou praktické ukázky konstrukce teoreticky popsaných modelů v různých softwarech se zabudovanými procedurami pro časové řady. Je využito pět různých typů komerčního i nekomerčního softwaru, a to konkrétně EViews, Mathematica, R, S-PLUS a XploRe. Použité softwary jsou představeny a porovnány z hlediska svých možností i výsledků získaných pro jednotlivé metody.
|
|
|
Extreme value theory: Empirical analysis of tail behaviour of GARCH models
Šiml, Jan ; Šopov, Boril (vedoucí práce) ; Kocourek, David (oponent)
Tato práce zkoumá schopnosti modelů z GARCH rodiny zachytit charakteristiky chvostů pomocí Monte Carlo simulace v rámci Podmíněné Teorie Extrémních Hod- not. Analýza je provedena pro tři modely GARCH typu: GARCH, EGARCH, GJR-GARCH, s použitím Normálního a následně i Studentova t rozdělení inovací GARCH modelu na čtyřech známých akciových indexech: S&P 500, FTSE 100, DAX a Nikkei 225. Po provedení 3000 simulací každého odhadnutého modelu jsou spočítány Hillovi odhady tvarového parametru limitní distribuce extrémních hodnot implikovaných GARCH modely a následně jsou zhodnoceny jejich výsledky na zák- ladě histogramů, deskriptivních statistik a odmocniny střední čtvercové odchylky simulovaných Hillových odhadů. Zjistili jsme, že Normální rozdělení není schopné zachytit chvostové charakter- istiky. Přestože jsou výsledky modelů se Studentovým rozdělením inovací velmi podobné, GJR-GARCH model je ohodnocen jako nejlepší model v naší analýze. Navíc, vztah mezi vzhledem Q-Q plotu a výsledky simulace je naznačen, a pod- porován všemi indexy až na DAX index. Tato anomálie je dále zkoumána, společně se špatnými výsledky simulace DAX asymetrickými modely. Přestože Hillův odhad je vypočítáván jen z několika nejnižších řádových statistik, u DAXu se ukazuje, že i horní kvantily hrají roli a mohou rozhodit...
|
|
|
International Stock Market Co movements and the Global Financial Crisis
Poldauf, Petr ; Horváth, Roman (vedoucí práce) ; Baruník, Jozef (oponent)
International Stock Market Co-movements and The Global Financial Crisis Petr Poldauf 16. května 2011 Abstrakt Tato práce zkoumá vzájemné pohyby mezinárodních akciových a sektorových indexů v letech 2000 až 2010. Zvláštní důraz je kladen na nedávnou finanční krizi z let 2008 a 2009. Analyzujeme hlavní finanční trhy v Austrálii, Brazílii, Kanadě, Číně, Německu, Japonsku, Rusku, Jižní Africe, Velké Británii a Spojených státech pomocí modelů typu GARCH. Zjistili jsme, že stále existují slabě korelované akciové trhy a vliv krize na tyto korelace se významně liší pro jednotlivé státy. Sektorové indexy včetně finančnictví byly výrazně slaběji korelované než celkové tržní indexy po celou desetiletou dobu. 1
|
|
|
The Effects of Foreign Exchange Interventions in a Small Open Economy: The Case of the Czech Republic in a World Context
Timko, Jan ; Holub, Tomáš (vedoucí práce) ; Dědek, Oldřich (oponent)
Cílem této práce je zkoumání dopadu devizových intervencí v malé otevřené ekonomice, přičemž se práce soustředujě na české intervence z konce roku 2013. V první části modelujeme vliv intervencí na volatilitu pomocí GARCH modelu. Druhá část odhaduje vztahy mezi makroekonomickými proměnnými za použití vektorové autoregrese. V této části odhadujeme nejprve odezvu na šoky způsobené skokovým zvýšením exchange rate nebo inflace. V následující části je provedena kontrafaktuální analýza, která srovnává skutečný vývoj makro proměnných s alternativním scénářem v případě, že by intervence nenastala. Našše výsledky ukazují že intervence jsou spjaty s poklesem volatility, který je však několik měsíců zpožděný. Na základě kontrafaktuální analýzy bylo zjištěno, že intervence způsobila nárůst inflace o 1.5 % a v případě, že by intervence neproběhla by nyní byla české ekonomika v deflaci okolo -1 % Klíčová slova: Vektorová autoregrese, Modelování volatility, Měnová politika, Intervence Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Value-at-risk forecasting with the ARMA-GARCH family of models during the recent financial crisis
Jánský, Ivo ; Rippel, Milan (vedoucí práce) ; Seidler, Jakub (oponent)
Diplomová práce vyhodnocuje několik set modelů pro jednodenní předpověď VaR v období mezi roky 2004 až 2009 na datech ze šesti světových akciových indexů - DJI, GSPC, IXIC, FTSE, GDAXI a N225. Modely jsou založené na AR a MA procesech s maximálně dvěma předešlými pozorováními a zároveň modelují podmíněnou volatilitu pomocí jednoho z GARCH, EGARCH a TARCH procesů rovněž s maximálně dvěma předešlými pozorováními. Parametry modelů jsou odhadnuty na datech z prvního období a jejich odhadovací přesnost je otestována na datech z druhého období, které vykazuje podstatně větší volatilitu. Hlavním cílem práce je otestovat, zda modely s parametry odhadnutými v období menší volatility mohou být použity i v období s větší volatilitou. Vyhodnocení je založeno na conditional coverage testu a je provedeno pro každý index zvlášť. Na rozdíl od jiných prací zabývajících se tímto tématem, tato práce nepředpokládá normální rozdělení logaritmovaných výnosů a neomezuje se na jeden předem vybraný proces pro modelování podmíněné volatility. Tato práce navíc využívá méně známý aparát, tzv. conditional coverage, pro vyhodnocení přesnosti odhadu modelů, který oproti standardním metodám nabízí několik výhod.
|
|
|
Modeling Conditional Quantiles of Central European Stock Market Returns
Burdová, Diana ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Krištoufek, Ladislav (oponent)
Prevažná čast' literatúry na tému Value at Risk (VaR) sa zameriava na nepod- mienené neparametrické alebo parametrické prístupy k jeho odhadovaniu, ovel'a menšia čast' na priame modelovanie podmienených kvantilov. Táto práca sa sústred'uje na priame modelovanie podmieneného VaRu, za pomoci flexibilnej kvantilovej regresie, a teda nekladie žiadne obmedzenia na rozde- lenie výnosov. Na štyri cenové indexy, a to český PX, mad'arský BUX, ne- mecký DAX a americký S&P 500, aplikujeme semiparametrické podmienené autoregresné Value at Risk (CAViaR) modely, ktoré umožňujú variáciu pod- mieneného rozdelenia výnosov v čase a takisto rôznu časovú variáciu pre rôzne kvantily. Hlavným ciel'om práce je skúmat' ako zavedenie dynamiky ovplyvňuje presnost' VaR odhadov. Hlavný prínos práce spočíva v tom, že sa jedná o prvú aplikáciu tohto prístupu na stredoeurópsky akciový trh a po druhé, že skúmame vplyv na presnost' VaR odhadov v období pred krízou a takisto počas krízy. Výsledky dokazujú, že CAViaR modely vel'mi do- bre popisujú vývoj kvantilov v čase, či už z hl'adiska absolútneho alebo relatívneho v porovnaní s parametrickými modelmi. Nielen že poskytujú všeobecne lepšie odhady, ale prinášajú aj presné predpovede. Tieto modely...
|
|
|
Forecasting electricity prices in the Czech spot market
Černý, Kryštof ; Lebovič, Michal (vedoucí práce) ; Rečka, Lukáš (oponent)
Tato diplomová práce se zaobývá předpovídáním hodinových a denních cen elektřiny na deregulovaném českém denním trhu s elektřinou. Metody použité pro odhad a předpověď hodinových a denních cen jsou vybrány z rodiny modelů ARIMA-GARCH a neurálních sítí. Dekompozice pomocí stacionární diskrétní vlnkové transformace je použita pro denní ceny v kombinaci s ARIMA modely a neurálními sítěmi. Hodinová data jsou modelována pomocí modelů GARCH a neurálních sítí. Výsledky předpovědí odhalují, že v případě denních cen, jednodušší modely, jako ARIMA předčí ostatní metody. Vlnková dekompozice nezlepšila přesnost předpovědí. V případě hodinových cen architektura neurální sítě Multilayer Perceptron dává lepší předpovědi než předpověd uskutečněná metodou ARIMA. Klasifikace JEL C20, C22, C45, C53, C65 Klíčová slova předpovídání, časové řady, ARIMA, GARCH, neurální sítě, vlnková transformace E-mail autora krystof.cerny@gmail.com E-mail vedoucího práce lebovicm@gmail.com 1
|
|
|
The Inflation-Output Variability Relationship in the CEE countries: A Bivariate GARCH Model
Kubovič, Jozef ; Čech, František (vedoucí práce) ; Červinka, Michal (oponent)
Táto práca sa zaoberá analýzou vzťahu variability inflácie a produkcie, a taktiež kauzálnymi vzťahmi medzi infláciou, rastom produkcie a ich neistotou v regióne strednej a východnej Európy počas obdobia ekonomickej krízy, ktorá započala v roku 2008. Na odhadnutie podmieneného rozptylu, ktorý slúži ako proxy k dvom neistotám, používame dvojrozmerný GARCH(1,1) model s konštantnou podmienenou koreláciou kovariančnej matice. Následne sme použili test Grangerovej kauzality na odhad kauzálnych efektov medzi štyrmi premennými. Objavili sme niekoľko zaujímavých výsledkov. Za prvé, nepodarilo sa nám dokázať existenciu vzťahu variability inflácie a produkcie, a ani existenciu Phillipsovej krivky. Za druhé, objavili sme štatistickú podporu pre kladný kauzálny efekt inflácie na jej neistotu a záporný kauzálny efekt pre opačný smer pôsobenia. Navyše sa nám podarilo nájsť dôkaz pre nepriamy záporný kauzálny efekt inflácie na rast produkcie, čím sme našli podporu pre politiku nízkej a stabilnej inflácie v regióne. Ako posledný výrazný výsledok sme ukázali, že kríza má významný dopad na výsledky, pretože ovplyvnila správanie podmenených rozptylov a kauzálnych efektov medzi premennými. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Forecasting with neural network during covid-19 crisis
Luu Danh, Tiep ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Kukačka, Jiří (oponent)
Teze se zab˝vá hlavn forecastingem pomocí neuronov˝ch sítí, p esn ji ohledn forecastingu v˝nos a volatility b hem volatilního období Covid-19. Teze pouûívá denní upravená data od 1. ledna 2000 do 1. lenda 2021 indexu S&P a index praûské burzy PX. Porovnání bylo provedeno mezi ist˝m ekonomet- rick˝m model, modelem na bázi neuronov˝ch sítí a hybridním modelem. Hy- bridní model byl zkonstruovám jako s dodate nou featurou estimovan˝ch hod- not econometrického modelu. K tomu se také provedla anal˝za pom ru rizika a v˝nosnosti na bázi predikovan˝ch hodnot. Testované obdobní pro vöechny modely bylo od 1. ledna 2020 do 1. ledna 2021. Na tomto období se provedli predikce hodnot a st ední kvadratická chyba kaûdého modelu byla vypo ítaná a porovnána. Záv rem je, ûe hybridní modely podali lepöí v˝kon neû ekono- metrick˝ model i model neuronov˝ch síti. Dále predicke hybridního modelu poskytnuli lepöí pom r rizika a v˝nosnosti neû ostatní. Klasifikace JEL C53, C81 Klí ová slova Finan ní asová ada, Forecasting, Neu- ronové sít , ARIMA, GARCH Název práce Forecasting s Neuronovou síti b hem Covid-19 Krize E-mail autora tiep.luud@gmail.com E-mail vedoucího práce barunik@fsv.cuni.cz
|
host ::
RSS.