Score-driven Models for Value at Risk and Expected Shortfall

Informace o vysokoškolské kvalifikační práci

Název práce:
Score-driven Models for Value at Risk and Expected Shortfall
Autor práce:
Nováková, Kateřina
Typ práce:
Diplomová práce / info:eu-repo/semantics/masterThesis
Vedoucí práce:
Tomanová, Petra
Osoba oponující práci:
Formánek, Tomáš
Jazyk práce:
English
Abstrakt:
The aim of this thesis is volatility estimation and estimates’ comparison of financial risk measures, which are specially Value at Risk (VaR) and Expected Shortfall (ES) for four world market price indices. Models of conditional heteroskedasticity are utilized. Generalized Autoregressive Score (GAS) models are applied since they are able to describe the probability density of observations in a more complex way than Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) models. Furthermore, they lead to more adequate estimates. VaR and ES estimates are backtested using rolling windows, which calculate one-step ahead predictions based on estimated parameters of GAS model. Parameters can be estimated in each step or in every k-step. The main contribution of this thesis is to study the impact of the length of the refit step of parameters for rolling windows in GAS models followed by comparison of estimated values of VaR and ES using Dynamic quantile (DQ) test and calculating the loss functions. The results showed that the length of the refit step does not significantly influence estimates of VaR and ES for GAS models with the Student’s t distribution. However, it underestimates values of VaR and ES significantly in the periods of price shocks for GAS models with the Gaussian distribution.
Klíčová slova:
rolling window; Expected Shortfall; GAS model; Value at Risk; Volatility

Informace o studiu

Studijní program a Studijní obor:
Kvantitativní metody v ekonomice/Ekonometrie a operační výzkum
Typ studijního programu:
Magisterský navazující studijní program
Jméno přidělované hodnosti:
Ing.
Instituce přidělující hodnost:
University of Economics, Prague
Název fakulty:
Faculty of Informatics and Statistics
Název katedry:
Department of Econometrics
Instituce archivující a zpřístupňující VŠKP:
University of Economics, Prague

Informace o odevzdání a obhajobě

Datum zadání práce:
2. 9. 2019
Datum podání práce:
26. 11. 2019
Datum obhajoby:
2019

Soubory ke stažení

Hlavní práce:

Údaje ze systému InSIS

Identifikátor:
Odkaz identifikátoru je funkční pouze u obhájených prací.