Original title: Měření systémového rizika v časově-frekvenční doméně
Translated title: Measuring systemic risk in time-frequency domain
Authors: Muzikářová, Ivana ; Baruník, Jozef (advisor) ; Bauer, Michal (referee)
Document type: Master’s theses
Year: 2015
Language: eng
Abstract: [eng] [cze]
This thesis provides an analysis of systemic risk in the US banking sector. We use conditional value at risk (∆CoVaR), marginal expected shortfall (MES) and cross-quantilogram (CQ) to statistically measure tail-dependence in return series of individual institutions and the system as a whole. Wavelet multireso- lution analysis is used to study systemic risk in the time-frequency domain. De- composition of returns on different scales allows us to isolate cycles of 2-8 days, 8-32 days and 32-64 days and analyze co-movement patterns which would oth- erwise stay hidden. Empirical results demonstrate that filtering out short-term noise from the return series improves the forecast power of ∆CoVaR. Eventu- ally, we investigate the connection between statistical measures of systemic risk and fundamental characteristics of institutions (size, leverage, market to book ratio) and conclude that size is the most robust determinant of systemic risk. Tato práce přináší analýzu systémového rizika v bankovním sektoru USA. Za použití podmíněné hodnoty v riziku (∆CoVaR), mezní očekávané ztráty (MES) a kvantilogramu (CQ) měříme závislost na chvostech rozdělení denních výnosů institucí a celého systému. Pomocí multirozkladu odvozeného z vlnkové trans- formace můžeme v rámci výnosových řad izolovat cykly trvající v rozmezí 2-8 dní, 8-32 dní a 32-64 a zkoumat riziko na jednotlivých škálách. Empir- ické výsledky poukazují na skutečnost, že očištění dat od vysokofrekvenčního hluku dává vzniknout riskometru, který má vyšší předpovídající schopnost než ∆CoVaR odhadnutá na surových datech. Závěr práce je věnován hledání spoji- tostí mezi statistickými měřiči a bankovními charakteristikami jednotlivých in- stitucí. Závěrečná panelová regrese ukazuje, že velikost instituce (měřená jako logaritmická transformace celkové bilanční sumy) je nejlépe schopna vysvětlit vývoj ∆CoVaR, jak v čase, tak napříč institucemi.
Keywords: conditional value at risk; DCC GARCH; systemic risk; tail dependence; wavelet analysis; DCC GARCH; podmíněná hodnota v riziku; systémové riziko; waveletová analýza; závislost na chvostech

Institution: Charles University Faculties (theses) (web)
Document availability information: Available in the Charles University Digital Repository.
Original record: http://hdl.handle.net/20.500.11956/77696

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-347214


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Charles University > Charles University Faculties (theses)
Academic theses (ETDs) > Master’s theses