|
|
Backtesting of Different Scaling Rules for Value at Risk in the Basel Context
Klečka, Adam ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Avdulaj, Krenar (oponent)
1 Abstrakt Existuje nesoulad mezi dvěma důležitými horizonty pro modelování ohrožené hod- noty v kontextu Basel regulace. Uvažujeme 10denní hodnoty pro stanovení regula- torního kapitálu, ale pro zpětné testování bereme 1denní modely. Hlavním cílem této práce je prozkoumat vhodnost v současnosti rozšířeného pravidla odmocniny z času pro škálování ohrožené hodnoty. Porovnáváme jeho výkon s metodou využívající Hurstův exponent. Naše analýza je provedena jak pro normální, tak i stabilní rozdělení. Docházíme k závěru, že předpoklad normality a pravidlo odmocniny z času jsou vhodnější pro regulatorní parametry. Výsledky pro metodu Hurstova exponentu nejsou příznivé pro normalitu. Výkon stabilní distribuce je na druhou stranu poměrně uspokojivý mimo Basel kontext a Hurstův exponent tomuto výkonu výrazně napomáhá. Použití stabilní distribuce a Hurstova exponentu je tudíž oprávněné, máme-li co do činení s komplexními nelineárními instrumenty, s turbulentními ob- dobími, či s obecnými podmínkami mimo Basel regulaci. Obecně se však dá říci, že jsou naše výsledky silně závislé na datech, která máme k dispozici, a je třeba obdržet další důkazy, než budeme moci dojít k nějakým přesvědčivým závěrům....
|
|
|
Multifractal Analysis of Stock Market Prices
Čechová, Kristýna ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Vošvrda, Miloslav (oponent)
Cílem této diplomové práce je poskytnutí empirickou evidenci multifrak- tality ve finančních časových řadách a zamyslet se tak nad její významností v rámci současné finanční teorie. Použili jsme dvě metody, Multifraktální detrendovanou fluktuační analýzu a metodu zobecněného Hurstova expo- nentu, na složkách Dow Jones indexu. Zkoumali jsme denní data třiceti společností obchodovaných na burzovních trzích v USA od roku 2002 do roku 2012. Uvádíme výsledky potvrzující vícečetné škálování v denních výnosech. Oproti výsledkům uváděným v literatuře jsme neprokázali vícečetné škálování ve volatilitě. Navíc naše analýza ukázala, že vícečetné škálování není přítomné ani ve standardizovaných výnosech, což je cenný výsledek, protože multi- fraktální modely jsou relativně složité. 1
|
|
|
Range-based volatility estimation and forecasting
Benčík, Daniel ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Krištoufek, Ladislav (oponent)
Tato diplomová práce analyzuje nové možnosti v předpovídání denního rozpětí cen (tj. rozdílu nejvyšší a nejnižší denní ceny instrumentu). Hlavním zaměřením naší práce je zkoumání možných zlepšení stávajících modelů používaných pro modelování denního rozpětí. Jmenovitě zkoumáme přínos použití eficientnějších odhadů denní volatility jakožto prediktorů denního rozpětí. Konkrétní odhady volatility zkoumané v této práci zahrnují range-based estimátory (Parkinson, Garman & Klass, Rogers & Satchell, atd.) a realizované míry denní variance (realizovaná variance, realizované rozpětí). Součástí těchto výzkumů je i empirické porovnání eficience jednotlivých range-based estimátorů denní volatility. Dalším směrem výzkumu naší práce je analýza přínosů rozdělení obchodního dne do obchodních session na základě aktivity různých obchodních center (např. asijská, evropská, americká session). V tomto ohledu analyzujeme, zda odhady volatility získané z celodenních dat spolehlivě agregují informace pocházející z různých session. Naší intuicí je, že různé obchodní session přináší odlišné informace díky odlišné hloubce trhu. Předpokládáme, že jednotlivé session poskytují užitečné informace, které jsou v agregované míře denní volatility skryté (nevyužitelné). Dále zkoumáme možnost průběžných aktualizací předpovědí denní...
|
|
|
Ising model in finance: from microscopic rules to macroscopic phenomena
Dvořák, Pavel ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Kukačka, Jiří (oponent)
Hlavním cílem této práce je zjistit, zdali je Isingův model schopen reprodukovat vybrané statistické vlastnosti (někdy též stylizovaná fakta), které jsou typické pro širokou škálu fi- nančních aktiv. Zkoumanými vlastnostmi jsou heteroskedasticita výnosů, rapidně klesající autokorelace, shluky volatilit, těžké chvosty, záporná šikmost a nenormalita rozdělení výnosů. V první části práce testujeme přítomnost těchto stylizovaných faktů na denních výnosech indexu S&P 500 za posledních 30 let. Hlavní část práce je věnována Isingovým simulacím a shrnutí souvisejících výsledků. Do modelu jsou také včleněny nové prvky jako časová prodleva určená Poissonovým procesem či aktivita obchodníků ovlivněná velikostí celkové magnetizace. Docházíme k závěru, že Isingův model je schopen spolehlivě replikovat většinu zkoumaných statistických vlastností, přičemž dalšího zlepšení lze dosáhnout vhodnou mod- ifikací modelu. 1
|
host ::
RSS.