|
|
Neural network models for conditional quantiles of financial returns and volatility
Hauzr, Marek ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Vošvrda, Miloslav (oponent)
V této práce se zkoumá chování kvantilové regrese neuronových sítí v odhadování kvantilů realizované volatility a kvantilů výnosů s výhledem více kroků. Závisí na realizované varianci a jejích komponentech (realizovaná variance, mediánová realizovaná variance, integrovaná variance, skoková variance a positivní a negativní semivariance). Použitá data jsou S&P 500 futures a WTI Crude Oil futures. Výsledné modely výnosů a volatility mají dobré absolutní chování a relativní chování v porovnání s modely ohodnocenými lineární kvantilovou regresí. V případě in-sample má lepší chování kvantilová regrese neuronových sítí a v případě out-of- sample mají chování stejně dobré.
|
|
|
Realized Jump GARCH model: Can decomposition of volatility improve its forecasting?
Poláček, Jiří ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Pertold-Gebicka, Barbara (oponent)
Tato diplomová práce se zabývá aplikací neparametrických odhadů realizované volatility při modelování a predikcích volatility. Analýza dopadu skoků v cenovém procesu na budoucí volatilitu na akciových trzích střední a východní Evropy je provedena pomocí Realized Jump GARCH modelu, který umožňuje analyzovat vliv skokové variace na budoucí volatilitu. Portfolio odhadovaných modelů dále zahrnuje Realized GARCH a HAR modely pro porovnání predikčních a odhadních vlastností. Výsledky analýzy naznačují, že skoková složka volatility není zanedbatelná. Zároveň je ale její vliv značně omezen. To může být způsobeno vysokou mírou informační agregace v rámci akciového indexu. Porovnání Realized (Jump) GARCH modelů se standardním GARCH modelem naznačuje, že zahrnutí odhadů realizované volatility implikuje lepší odhadní a predikční vlastnosti. Srovnání predikcí získaných použitím HAR modelů a Realized (Jump) GARCH modelů naznačuje, že Realized (Jump) GARCH modely mají lepší predikční vlastnosti především ve vyšší míře zachycené variability volatility. Porovnání predikcí Realized Jump GARCH modelu s ostatními Realized GARCH modely naznačuje, že jeho predikce jsou srovnatelné nebo mírně lepší.
|
|
|
Realized Jump GARCH model: Can decomposition of volatility improve its forecasting?
Poláček, Jiří ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Pertold-Gebicka, Barbara (oponent)
Tato diplomová práce se zabývá aplikací neparametrických odhadů realizované volatility při modelování a predikcích volatility. Analýza dopadu skoků v cenovém procesu na budoucí volatilitu na akciových trzích střední a východní Evropy je provedena pomocí Realized Jump GARCH modelu, který umožňuje analyzovat vliv skokové variace na budoucí volatilitu. Portfolio odhadovaných modelů dále zahrnuje Realized GARCH a HAR modely pro porovnání predikčních a odhadních vlastností. Výsledky analýzy naznačují, že skoková složka volatility není zanedbatelná. Zároveň je ale její vliv značně omezen. To může být způsobeno vysokou mírou informační agregace v rámci akciového indexu. Porovnání Realized (Jump) GARCH modelů se standardním GARCH modelem naznačuje, že zahrnutí odhadů realizované volatility implikuje lepší odhadní a predikční vlastnosti. Srovnání predikcí získaných použitím HAR modelů a Realized (Jump) GARCH modelů naznačuje, že Realized (Jump) GARCH modely mají lepší predikční vlastnosti především ve vyšší míře zachycené variability volatility. Porovnání predikcí Realized Jump GARCH modelu s ostatními Realized GARCH modely naznačuje, že jeho predikce jsou srovnatelné nebo mírně lepší.
|
host ::
RSS.