|
|
Kvantitativní metody řízení rizika
Marcinek, Daniel ; Hurt, Jan (vedoucí práce) ; Hendrych, Radek (oponent)
Tato práce se zabývá modelováním akciových titulů pomocí časových řad ARCH a GARCH. Důležitým aspektem modelování je i správné zachycení volatility. Volatilita ve financích je obvykle definována jako směrodatná odchylka výnosů daného aktiva. K jejímu modelování se používá velké množství různých modelů, které jsou popsány v první části práce. Dále se práce zaměřuje na vícerozměrné modely volatility včetně vícerozměrných GARCH modelů. Pro tyto modely dává práce návod na sestrojení odhadů parametrů pomocí metody podmíněné maximální věrohodnosti. Zavedená teorie v první části práce je následně aplikována na reálná finanční data. Součástí numerické aplikace je konstrukce odhadů volatility pro dva konkrétní akciové tituly s použitím modelů popsaných v první části práce. Na stejných datech jsou následně srovnány různé dvourozměrné modely. Na základě hodnoty věrohodnostní funkce je pak doporučen konkrétní dvourozměrný model. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Multivariate GARCH
Maďar, Milan ; Hurt, Jan (vedoucí práce) ; Branda, Martin (oponent) ; Mazurová, Lucie (oponent)
3 Názov práce: Viacrozmerný GARCH Autor: Mgr. Milan Mad'ar Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Abstrakt: Predložená práca pojednáva o regionálnych a globálnych väzbách, ako dôkaz integrácie akciových trhov vo Frankfurte, Amsterdame, Prahe a USA. Využívaný je prístup viacrozmerných GARCH modelov zároveň k zachyteniu dy- namiky prenosu volatility medzi súvisiacimi devízovými kurzami. Definujeme tri základné typy modelov. U každého typu sú uvedené definície, vlastnosti a postup odhadu parametrov s príslušnými dôkazmi. Praktická čast' práce ilustruje použitie jednotlivých modelov na reálnych dátach. Práca sleduje dva rôzne ciele, jednak charakteristiku a popis existencie regionálnych a globálnych väzieb medzi ak- ciových trhmi, ale aj vzájomné porovnanie jednotlivých viacrozmerných GARCH modelov na vzorke dát. Hlavný prínos práce je, že s dátami pracuje v kontexte reálneho vývoja na finančných trhoch a zohladnuje situáciu v priebehu a po fi- nančnej kríze od roku 2008. Výsledkom je, že odhady podmienených korelácii závislých na čase naznačujú obmedzenú integráciu medzi trhmi z čoho vyplýva, že investori môžu využit' diverzifikáciu portfólia medzi rôzne akciové trhy a znížit' tým rizikovost' investície...
|
|
|
Vícerozměrné finanční časové řady
Veselý, Daniel ; Cipra, Tomáš (vedoucí práce) ; Kopa, Miloš (oponent)
V této práci popíšeme metody pro modelování vícerozměrných finančních časových řad. Zaměříme se, jak na modelování střední hodnoty pomocí vícerozměrných Boxových-Jenkinsových procesů, tak především na mode- lování podmíněných korelací a volatility. Hlavní pozornost budeme věnovat DCC (Dynamic Conditional Correlation) modelu, odhadu jeho parametrů a některým jeho dalším zobecněním. DCC model poté naprogramujeme ve statistickém softwaru R a aplikujeme na reálná data. V aplikacích se budeme zabývat problémy vysoké dimenze finančních časových řad a modelováním podmíněných korelací dat, která obsahují odlehlá pozorování.
|
|
|
Multivariate GARCH
Maďar, Milan ; Branda, Martin (oponent) ; Mazurová, Lucie (oponent)
3 Názov práce: Viacrozmerný GARCH Autor: Mgr. Milan Mad'ar Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Abstrakt: Predložená práca pojednáva o regionálnych a globálnych väzbách, ako dôkaz integrácie akciových trhov vo Frankfurte, Amsterdame, Prahe a USA. Využívaný je prístup viacrozmerných GARCH modelov zároveň k zachyteniu dynamiky prenosu volatility medzi súvisiacimi devízovými kurzami. Definujeme tri základné typy modelov. U každého typu sú uvedené definície, vlastnosti a postup odhadu parametrov s príslušnými dôkazmi. Praktická čast' práce ilu- struje použitie jednotlivých modelov na reálnych dátach. Práca sleduje dva rôzne ciele, jednak charakteristiku a popis existencie regionálnych a globálnych väzieb medzi akciových trhmi, ale aj vzájomné porovnanie jednotlivých viacrozmerných GARCH modelov na vzorke dát. Výsledkom je, že odhady podmienených korelácii závislých na čase naznačujú obmedzenú integráciu medzi trhmi z čoho vyplýva, že investori môžu využit' diverzifikáciu portfólia medzi rôzne akciové trhy a znížit' tým rizikovost' investície obzvlášt' v dobe krízy. Kl'účové slová: viacrozmerný GARCH, VECH, BEKK, O-GARCH, GO-GARCH, CCC, DCC
|
|
|
Mnohorozměrné modely zobecněné autoregresní podmíněné heteroskedasticity
Nováková, Martina ; Pešta, Michal (vedoucí práce) ; Maciak, Matúš (oponent)
Tato diplomová práce se věnuje představení některých přístupů k rozšíření jednoroz- měrného GARCH modelu do více dimenzí. Představujeme jednotlivé modely a věnujeme se metodám jejich odhadu. Dále uvádíme některé statistické testy pro kontrolu modelu. Jeden z nich, Ling-Li test, jsme naprogramovali ve statistickém softwaru R. Vybrané mo- dely jsme aplikovali na reálná data akciových fondů S&P 500 a Russell 2000 a akcií ropy. U GO-GARCH modelu jsme porovnali všechny dostupné metody odhadu a ukázali je- jich rozdíly. Výsledky všech modelů jsme porovnali mezi sebou a také s jednorozměrnými modely z hlediska odhadů podmíněných rozptylů, odhadů podmíněných korelací a také z hlediska výpočetní náročnosti. 1
|
|
|
Kvantitativní metody řízení rizika
Marcinek, Daniel ; Hurt, Jan (vedoucí práce) ; Hendrych, Radek (oponent)
Tato práce se zabývá modelováním akciových titulů pomocí časových řad ARCH a GARCH. Důležitým aspektem modelování je i správné zachycení volatility. Volatilita ve financích je obvykle definována jako směrodatná odchylka výnosů daného aktiva. K jejímu modelování se používá velké množství různých modelů, které jsou popsány v první části práce. Dále se práce zaměřuje na vícerozměrné modely volatility včetně vícerozměrných GARCH modelů. Pro tyto modely dává práce návod na sestrojení odhadů parametrů pomocí metody podmíněné maximální věrohodnosti. Zavedená teorie v první části práce je následně aplikována na reálná finanční data. Součástí numerické aplikace je konstrukce odhadů volatility pro dva konkrétní akciové tituly s použitím modelů popsaných v první části práce. Na stejných datech jsou následně srovnány různé dvourozměrné modely. Na základě hodnoty věrohodnostní funkce je pak doporučen konkrétní dvourozměrný model. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Multivariate GARCH
Maďar, Milan ; Branda, Martin (oponent) ; Mazurová, Lucie (oponent)
3 Názov práce: Viacrozmerný GARCH Autor: Mgr. Milan Mad'ar Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Abstrakt: Predložená práca pojednáva o regionálnych a globálnych väzbách, ako dôkaz integrácie akciových trhov vo Frankfurte, Amsterdame, Prahe a USA. Využívaný je prístup viacrozmerných GARCH modelov zároveň k zachyteniu dynamiky prenosu volatility medzi súvisiacimi devízovými kurzami. Definujeme tri základné typy modelov. U každého typu sú uvedené definície, vlastnosti a postup odhadu parametrov s príslušnými dôkazmi. Praktická čast' práce ilu- struje použitie jednotlivých modelov na reálnych dátach. Práca sleduje dva rôzne ciele, jednak charakteristiku a popis existencie regionálnych a globálnych väzieb medzi akciových trhmi, ale aj vzájomné porovnanie jednotlivých viacrozmerných GARCH modelov na vzorke dát. Výsledkom je, že odhady podmienených korelácii závislých na čase naznačujú obmedzenú integráciu medzi trhmi z čoho vyplýva, že investori môžu využit' diverzifikáciu portfólia medzi rôzne akciové trhy a znížit' tým rizikovost' investície obzvlášt' v dobe krízy. Kl'účové slová: viacrozmerný GARCH, VECH, BEKK, O-GARCH, GO-GARCH, CCC, DCC
|
|
|
Vícerozměrné finanční časové řady
Veselý, Daniel ; Cipra, Tomáš (vedoucí práce) ; Kopa, Miloš (oponent)
V této práci popíšeme metody pro modelování vícerozměrných finančních časových řad. Zaměříme se, jak na modelování střední hodnoty pomocí vícerozměrných Boxových-Jenkinsových procesů, tak především na mode- lování podmíněných korelací a volatility. Hlavní pozornost budeme věnovat DCC (Dynamic Conditional Correlation) modelu, odhadu jeho parametrů a některým jeho dalším zobecněním. DCC model poté naprogramujeme ve statistickém softwaru R a aplikujeme na reálná data. V aplikacích se budeme zabývat problémy vysoké dimenze finančních časových řad a modelováním podmíněných korelací dat, která obsahují odlehlá pozorování.
|
|
|
Modelování ve finanční analýze
Maďar, Milan ; Hurt, Jan (vedoucí práce) ; Zichová, Jitka (oponent)
V predloženej práci študujeme regionálne a globálne väzby, ako dôkaz integrácie akciových trhov vo Frankfurte, Amsterdame, Prahe a USA rovnako dynamiku prenosu volatility medzi súvisiacimi devízovými kurzami použitím viacrozmerných GARCH modelov. U každého modelu je uvedený popis základných definícií, vlastností a postup odhadu parametrov. Praktická časť práce ilustruje použitie jednotlivých modelov na reálnych dátach. Práca sleduje dva rôzne ciele, jednak charakteristiku a popis existencie regionálnych a globálnych väzieb na rôznych akciových trhoch, ale aj vzájomné porovnanie jednotlivých viacrozmerných GARCH modelov na vzorke dát. Výsledkom je, že odhady podmienených korelácii závislých na čase naznačujú obmedzenú integráciu medzi trhmi z čoho vyplýva, že investori môžu využiť diverzifikáciu portfólia medzi rôzne akciové trhy a tým znížiť rizikovosť investície obzvlášť v dobe krízy.
|
|
|
Multivariate GARCH
Maďar, Milan ; Hurt, Jan (vedoucí práce) ; Branda, Martin (oponent) ; Mazurová, Lucie (oponent)
3 Názov práce: Viacrozmerný GARCH Autor: Mgr. Milan Mad'ar Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Abstrakt: Predložená práca pojednáva o regionálnych a globálnych väzbách, ako dôkaz integrácie akciových trhov vo Frankfurte, Amsterdame, Prahe a USA. Využívaný je prístup viacrozmerných GARCH modelov zároveň k zachyteniu dy- namiky prenosu volatility medzi súvisiacimi devízovými kurzami. Definujeme tri základné typy modelov. U každého typu sú uvedené definície, vlastnosti a postup odhadu parametrov s príslušnými dôkazmi. Praktická čast' práce ilustruje použitie jednotlivých modelov na reálnych dátach. Práca sleduje dva rôzne ciele, jednak charakteristiku a popis existencie regionálnych a globálnych väzieb medzi ak- ciových trhmi, ale aj vzájomné porovnanie jednotlivých viacrozmerných GARCH modelov na vzorke dát. Hlavný prínos práce je, že s dátami pracuje v kontexte reálneho vývoja na finančných trhoch a zohladnuje situáciu v priebehu a po fi- nančnej kríze od roku 2008. Výsledkom je, že odhady podmienených korelácii závislých na čase naznačujú obmedzenú integráciu medzi trhmi z čoho vyplýva, že investori môžu využit' diverzifikáciu portfólia medzi rôzne akciové trhy a znížit' tým rizikovost' investície...
|
host ::
RSS.