|
|
Forecasting realized volatility using machine learning and mixed-frequency data (the case of the Russian stock market)
Pyrlik, Vladimir ; Elizarov, P. ; Leonova, A.
We assess the performance of selected machine learning algorithms (lasso, random forest, gradient boosting, and long short-term memory) in forecasting the daily realized volatility of returns of selected top stocks in the Russian stock market in comparison with a heterogeneous autoregressive realized volatility benchmark in 2018-2020. We seek to improve the predictive power of the models by including various economic indicators that carry information about future volatility. We find that lasso delivers a good combination of easy implementation and forecast precision. The other algorithms require fine-tuning and frequent re-training, otherwise they are likely to fail to outperform the benchmark often enough. Only the basic lagged log-RV values are significant explanatory variables in terms of the benchmark in-sample quality. Many economic indicators of mixed frequencies improve the predictive power of lasso though, including calendar and overnight effects, financial spillovers from local and global markets, and various macroeconomics indicators.
|
|
|
Analysis of Interdependencies among Central European Stock Markets
Mašková, Jana ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Princ, Michael (oponent)
Cílem této diplomové práce je prozkoumání závislostí mezi akciovými trhy České republiky, Maďarska, Polska a Německa v období 2008-2010. V analýze jsou aplikovány dvě hlavní metody. První metoda je založena na využití vysokofrekvenčních dat a spočívá ve výpočtu realizovaných korelací a jejich následném modelování pomocí heterogenního autoregresního (HAR) modelu. Kromě toho používáme též realizované bipower korelace, které by neměly být ovlivněny přítomností skoků v cenách. Druhou metodou je modelování korelací pomocí Dynamic Conditional Correlation GARCH (DCC-GARCH) modelu, který aplikujeme na denní data. Výsledky ukazují, že při použití vysokofrekvenčních dat jsou korelace vychýleny směrem k nule (tzv. Epps efekt). Rovněž nacházíme poměrně významné rozdíly mezi dynamikou korelací z DCC-GARCH modelů a realizovaných korelací. Na závěr zjišťujeme, že pro dosažení přesnějších předpovědí korelací je vhodné kombinovat výsledky získané z různých zkoumaných modelů (HAR modely pro realizované korelace, HAR modely pro realizované bipower korelace, DCC-GARCH modely).
|
|
|
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...
|
|
|
The impact of renewable resources on price volatility in the European power markets
Líšková, Katarína ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Luňáčková, Petra (oponent)
Integrácia obnovitel'ných zdrojov energie ovplyvňuje spotovú cenu elektriny a jej odchýl'ku. Otvorenou otázkou zostáva, akým smerom. Fluktuácie volatility ohrozujú stabilitu dodávky elektriny, ovplyvňujú obchodné stratégie a vytvárajú neistotu v plánovaní optimálneho inštalovaného výkonu. V tejto práci sú skúmané faktory ovplyvňujúce cenovú volatilitu na českom a nemeckom dennom trhu elektriny, s dôrazom na penetráciu obnovitel'ných zdro- jov energie. Pokial' je nám známe, ide o prvú štúdiu zameranú na túto problematiku na českom trhu s elektrinou. Je aplikovaná nedávno zavedená metóda kvadratickej variácie s úpravou pre ceny elektriny. Realizovaná volatilita je rozdelená na spojitý a skokový komponent. Spojitá čast' je modelovaná pomocou trojice heterogénnych autoregresívnych modelov, ktoré sa líšia zložitost'ou a zahrnutím fundamentálnych trhových špecifík. Je navrhnutá úprava každého modelu pre špecifický trh a modely sú porovnané "in-sample" aj "out-of-sample". Pridanie exogénnych premenných − ceny komodít, poveternostné podmienky a sezónne premenné − do jednoduchšieho heterogénneho autoregresívneho modelu zlepšuje presnost' predpovede volatility. Výsledky naznačujú vyššiu spojitú volat- ilitu na nemeckom...
|
|
|
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...
|
|
|
Analysis of Interdependencies among Central European Stock Markets
Mašková, Jana ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Princ, Michael (oponent)
Cílem této práce je prozkoumání závislostí mezi akciovými trhy České republiky, Maďarska, Polska a Německa v období 2008-2010. V analýze jsou aplikovány dvě hlavní metody. První metoda je založena na využití vysokofrekvenčních dat a spočívá ve výpočtu realizovaných korelací a jejich následném modelování pomocí heterogenního autoregresního (HAR) modelu. Kromě toho používáme též realizované bipower korelace, které by neměly být ovlivněny přítomností skoků v cenách. Druhou metodou je modelování korelací pomocí Dynamic Conditional Correlation GARCH (DCC-GARCH) modelu, který aplikujeme na denní data. Výsledky ukazují, že při použití vysokofrekvenčních dat jsou korelace vychýleny směrem k nule (tzv. Epps efekt). Rovněž nacházíme poměrně významné rozdíly mezi dynamikou korelací z DCC-GARCH modelů a realizovaných korelací. Na závěr zjišťujeme, že pro dosažení přesnějších předpovědí korelací je vhodné kombinovat výsledky získané z různých zkoumaných modelů (HAR modely pro realizované korelace, HAR modely pro realizované bipower korelace, DCC-GARCH modely).
|
|
|
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 jenotlivé roky, a to u všetkých súborov. Z toho vyplýva zaujímavé zistenie, a to že HAR model nie je vhodný na predpovedanie realizovanej volatility...
|
|
|
Analysis of Interdependencies among Central European Stock Markets
Mašková, Jana ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Princ, Michael (oponent)
Cílem této diplomové práce je prozkoumání závislostí mezi akciovými trhy České republiky, Maďarska, Polska a Německa v období 2008-2010. V analýze jsou aplikovány dvě hlavní metody. První metoda je založena na využití vysokofrekvenčních dat a spočívá ve výpočtu realizovaných korelací a jejich následném modelování pomocí heterogenního autoregresního (HAR) modelu. Kromě toho používáme též realizované bipower korelace, které by neměly být ovlivněny přítomností skoků v cenách. Druhou metodou je modelování korelací pomocí Dynamic Conditional Correlation GARCH (DCC-GARCH) modelu, který aplikujeme na denní data. Výsledky ukazují, že při použití vysokofrekvenčních dat jsou korelace vychýleny směrem k nule (tzv. Epps efekt). Rovněž nacházíme poměrně významné rozdíly mezi dynamikou korelací z DCC-GARCH modelů a realizovaných korelací. Na závěr zjišťujeme, že pro dosažení přesnějších předpovědí korelací je vhodné kombinovat výsledky získané z různých zkoumaných modelů (HAR modely pro realizované korelace, HAR modely pro realizované bipower korelace, DCC-GARCH modely).
|
host ::
RSS.