|
|
Statistical tests for VaR and CVaR
Mirtes, Lukáš ; Pešta, Michal (vedoucí práce) ; Večeř, Jan (oponent)
Diplomová práce představuje testové statistiky pro hodnotu v riziku a podmíněnou hodnotu v riziku. Čtenář je seznámen s neparametrickými odhady statistik a jejich asymptotickými rozděleními. Jsou vysvětleny testy pokrytí hodnoty v riziku a asymptotický test pro podmíněnou hodnotu v riziku. Práce je zakončena příkladem procesu zpětného testování modelu hodnoty v riziku s použitím reálných dat a vypočtením síly testu a pravděpodobnosti prvního typu pro vybrané testy. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Measuring systemic risk in time-frequency domain
Muzikářová, Ivana ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Bauer, Michal (oponent)
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.
|
|
|
Diverzifikace v analýze obalu dat ve financích
Macková, Simona ; Branda, Martin (vedoucí práce) ; Hurt, Jan (oponent)
Název práce: Diverzifikace v analýze obalu dat ve financích Autor: Simona Macková Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí bakalářské práce: RNDr. Martin Branda, Ph.D., Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Abstrakt: Práce pojednává o rozšířených modelech analýzy obalu dat a jejich aplikaci ve financích. Tato metoda umožňuje hodnotit efektivitu vybraných pro- dukčních jednotek na základě vícero vstupů a výstupů. Při aplikaci ve financích můžeme využít jako vstupy například správní poplatky nebo míry rizika a jako výstupy očekávané výnosy sledovaných aktiv. Ukážeme základní klasické modely ve formě primárních i duálních úloh lineárního programování a později porovnáme s modely diverzifikačními. Pro využití ve financích a aplikaci na investiční ak- tiva je vhodné se diverzifikací, vzájemnými závislostmi aktiv, zabývat. Zde se již dostaneme do sféry nelineárního programování, a proto zavedeme vhodné míry vstupů a výstupů tak, aby úloha byla řešitelná. Především se zaměříme na podmíněnou hodnotu v riziku. Následně zavedeme model, který bude uvažovat diverzifikaci. Ten dále použijeme na reálná data vybraných podílových fondů. Klíčová slova: analýza obalu dat,...
|
|
|
Úlohy optimálního investování řešitelné pomocí lineárního programování
Jančařík, Joel ; Branda, Martin (vedoucí práce) ; Kopa, Miloš (oponent)
Problém optimalizace portfolia patří ke klasickým optimalizačním úlohám. Účelem úlohy je maximalizovat očekávaný výnos a přitom minimalizovat riziko při skládání finančního portfolia. Bakalářská práce popisuje některé míry rizika vedoucí na úlohu lineárního programování následně je aplikuje na reálná data z finančních trhů. V práci je popsán model s podmíněnou hodnotou v riziku, MAD-model a model minimax. Aplikace na reálná data z finančních trhů byla provedena na datech z frankfurtské burzy v programu Wolfram Mathematica 9.0 pomocí funkce LinearProgramming. Výsledkem jsou optimální portfolia z jedenácti uvažovaných modelů pro každé ze šesti omezení na minimální výnos. Nalezená portfolia jsou dále hodnocena dle dat z následujícího roku. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Moderní míry finančního rizika
Leder, Ondřej ; Hurt, Jan (vedoucí práce) ; Zichová, Jitka (oponent)
Účelem této práce je pojednat o finančních rizicích a představit některé způsoby jejich měření. Hlavní důraz je kladen na hodnotu v riziku, její rozšíření v podobě podmíněné hodnoty v riziku a představení některých jejích alternativ, kterými jsou expektil a spektrální rizikové míry. K tomu je nejprve třeba uvést některé poznatky z teorie pravděpodobnosti, jejichž účelem je ukázat podobnost expektilu a kvantilu, který je vlastně hodnotou v riziku. Dalším úkolem této práce je poukázat na nedostatky hodnoty v riziku a na praktické ukázce předvést, že expektil je možnou alternativou k~hodnotě v riziku. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Moderní míry finančního rizika
Leder, Ondřej ; Hurt, Jan (vedoucí práce) ; Zichová, Jitka (oponent)
Účelem této práce je pojednat o finančních rizicích a představit některé způsoby jejich měření. Hlavní důraz je kladen na hodnotu v riziku, její rozšířeni v podobě podmíněné hodnoty v riziku a představení některých jejích alternativ, kterými jsou expektil a spektrální rizikové míry. K tomu je nejprve třeba uvést některé poznatky z teorie pravděpodobnosti, jejichž účelem je ukázat podobnost expektilu a kvantilu, který je vlastně hodnotou v riziku. Dalším úkolem této práce je poukázat na nedostatky hodnoty v riziku a na praktické ukázce předvést, že expektil je možnou alternativou k~hodnotě v riziku. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Quantitative methods in finance
Zboňáková, Lenka ; Hurt, Jan (vedoucí práce) ; Zichová, Jitka (oponent)
V predloženej práci sa venujeme kvantitatívnym rizikovým mieram odhadujúcim vplyv trhového rizika na investície vložené do finančných inštrumentov. Najčastejšie používanou mierou je hodnota v riziku (Value at Risk), ktorú predstavujeme s jej vlastnosťami a modifikáciami. Pri aplikácii vybraných metód na reálne dáta sa stretávame s problémom aproximácie ich rozdelenia, špeciálne vo viacrozmerných prípadoch, kedy rizikové faktory podliehajú vzájomnej závislosti. To nás vedie k skúmaniu kopula funkcií, ktoré v práci používame na zahrnutie štruktúr závislosti jednotlivých rizikových faktorov do vyčíslenia hodnôt mier rizika. Vybrané metódy aproximácie a výpočtu rizikových mier sú aplikované na reálne dáta a uvedené spolu s výsledkami, prípadnými grafickými znázorneniami a vzájomným porovnaním.
|
|
|
Application of quantile autoregressive models in minimum Value at Risk and Conditional Value at Risk hedging
Svatoň, Michal ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Vošvrda, Miloslav (oponent)
Futures kontrakty představují vhodný instrument k hedgování rizika, nicméně jejich standardizovaná podoba má za následek přítomnost bazického rizika. Jednou z možností redukce bazického rizika je cílovat minimální Value at Risk (Ohrožená hodnota) nebo Expected Shortfall. Jedním z mnoha přístupů k jejich modelování, CAViaR modely založené na kvantilové regresi, jsou atrak- tivní volbou vzhledem k jejich slabým předpokladům a obstojným empir- ickým výsledkům. Zde navrhujeme nové specifikace CAViaR modelu, moc- ninný a exponenciální CAViaR, a alternativní přístup k modelování Expected Shortfall v rámci modelu CAViaR - Implikovaná úroveň expektilu. Výsledky empirické analýzy naznačují, že exponenciální specifikace CAViaR modelu generuje konkurenceschopné výsledky v přesnosti odhadu Value at Risk a Expected Shortfall a také v redukci rizika při hedgingu s futures. 1
|
host ::
RSS.