Metody předvídání volatility

Název práce: Metody předvídání volatility
Autor(ka) práce: Hrbek, Filip
Typ práce: Diplomová práce
Vedoucí práce: Witzany, Jiří
Oponenti práce: Fičura, Milan
Jazyk práce: Česky
Abstrakt:
V této diplomové práci jsem shrnul základní přístupy k modelování volatility, které vycházejí z frekventistické a z bayesovské statistiky. Modely volatility byly aplikovány na časové řady různých měnových párů (EURUSD, GBPUSD a CZK USD) s různou frekvencí (od vteřinových výnosů až po denní výnosy). Zkoumanými modely z klasické statistiky byly modely EWMA, GARCH, EGARCH, IGARCH a GJRGARCH. Pro odhad bayesovkých modelů bylo potřeba nejdříve vytvořit správný MCMC algoritmus, na jehož základě jsme poté zkoumali modely jump diffusion s konstantní volatilitou a jump diffusion se stochastickou volatilitou. Všechny modely byly odhadnuty jako jednorozměrné. Nejlepších výsledků metodou Mincer Zarnowitzovi regrese bylo dosaženo u modelu jump diffusion se stochastickou volatilitou. V těsném závěsu byl model GJR-GARCH spolu s jump diffusion modelem s konstantní volatilitou, který však volatilitu nadhodnocoval. Ještě horší byl zbytek modelů, z který nejlépe volatilitu předvídal IGARCH model. Tyto výsledky potvrzuje i koeficient R squared.
Klíčová slova: Realizovaná volatilita; MCMC algoritmus; Stochastická volatilita; Předvídání volatility; Jump - diffusion modely
Název práce: Methods of volatility estimation
Autor(ka) práce: Hrbek, Filip
Typ práce: Diploma thesis
Vedoucí práce: Witzany, Jiří
Oponenti práce: Fičura, Milan
Jazyk práce: Česky
Abstrakt:
In this masterthesis I have rewied basic approaches to volatility estimating. These approaches are based on classical and Bayesian statistics. I have applied the volatility models for the purpose of volatility forecasting of a different foreign exchange (EURUSD, GBPUSD and CZKEUR) in the different period (from a second period to a day period). I formulate the models EWMA, GARCH, EGARCH, IGARCH, GJRGARCH, jump diffuison with constant volatility and jump diffusion model with stochastic volatility. I also proposed an MCMC algorithm in order to estimate the Bayesian models. All the models we estimated as univariate models. I compared the models according to Mincer Zarnowitz regression. The most successfull model is the jump diffusion model with a stochastic volatility. On the second place they were the GJR- GARCH model and the jump diffusion model with a constant volatility. But the jump diffusion model with a constat volatilit provided much more overvalued results.The rest of the models were even worse. From the rest the IGARCH model is the best but provided undervalued results. All these findings correspond with R squared coefficient.
Klíčová slova: Forecasting volatility; MCMC algorithm; Stochastic volatility; Jump diffusion models; Realized volatility

Informace o studiu

Studijní program / obor: Finance a účetnictví/Finanční inženýrství
Typ studijního programu: Magisterský studijní program
Přidělovaná hodnost: Ing.
Instituce přidělující hodnost: Vysoká škola ekonomická v Praze
Fakulta: Fakulta financí a účetnictví
Katedra: Katedra bankovnictví a pojišťovnictví

Informace o odevzdání a obhajobě

Datum zadání práce: 16. 6. 2015
Datum podání práce: 15. 12. 2015
Datum obhajoby: 9. 2. 2017
Identifikátor v systému InSIS: https://insis.vse.cz/zp/53400/podrobnosti

Soubory ke stažení

    Poslední aktualizace: