|
|
Maximálně věrohodné odhady v časových řadách
Tritová, Hana ; Pawlas, Zbyněk (vedoucí práce) ; Zikmundová, Markéta (oponent)
Práce se zabývá maximálně věrohodnými odhady v časových řadách. Čtenář se seznámí se třemi základními modely časových řad: autoregresní posloupností (AR), posloupností klouzavých součtů (MA) a jejich kombinací (ARMA). Dále zjistí, jak vypadají jejich základní charakteristiky, např. střední hodnota nebo rozptyl. Pak zde nalezne odvození odhadů parametrů metodou maximální věrohodnosti - obecně a ve zmíněných modelech časových řad. Pro modely AR(1) a MA(1) jsou uvedeny ještě odhady metodou momentů a metodou nejmenších čtverců a závěr je věnován příkladům, které slouží ke srovnání všech tří metod.
|
|
|
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.
|
|
|
Maximálně věrohodné odhady v časových řadách
Tritová, Hana ; Pawlas, Zbyněk (vedoucí práce) ; Zikmundová, Markéta (oponent)
Práce se zabývá maximálně věrohodnými odhady v časových řadách. Čtenář se seznámí se třemi základními modely časových řad: autoregresní posloupností (AR), posloupností klouzavých součtů (MA) a jejich kombinací (ARMA). Dále zjistí, jak vypadají jejich základní charakteristiky, např. střední hodnota nebo rozptyl. Pak zde nalezne odvození odhadů parametrů metodou maximální věrohodnosti - obecně a ve zmíněných modelech časových řad. Pro modely AR(1) a MA(1) jsou uvedeny ještě odhady metodou momentů a metodou nejmenších čtverců a závěr je věnován příkladům, které slouží ke srovnání všech tří metod.
|
|
|
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)
Tato 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 podmíněně volatility. Tato práce navíc využívá měně známý aparát, tzv. conditional coverage, pro vyhodnocení přesnosti odhadu modelů, který oproti standardním metodám nabízí několik výhod.
|
|
|
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.
|
host ::
RSS.