The Correlation Structure in the Multivariate Time Series

Thesis title: Korelační struktura ve vícerozměrných časových řadách
Author: Frýd, Lukáš
Thesis type: Diplomová práce
Supervisor: Černý, Michal
Opponents: Witzany, Jiří
Thesis language: Česky
Abstract:
V této práci jsme si stanovili hypotézy ohledně schopnosti DCC modelů předpovídat kovarianci přesněji než doposud používané modely. Druhá stanovená hypotéza se zabývala myšlenkou zlepšení predikce v případě předpokladu o asymetrickém chování výnosů aktiv. Hypotézy byly testovány na modelech skalární VECH, skalární a diagonální BEKK, CCC, DCC a EWMA. Dále na asymetrických verzích skalárního VECH a BEKK modelu, diagonálního BEKK modelu a dvou typech DCC modelu. Analýza byla provedena na sérii šesti časových intervalů a zhodnocení predikcí bylo provedeno pomocí konstrukce "global minimum variance portfolio". Rozdíly mezi jednotlivýmy rozptyly jsme následně testovali pomocí Diebold-Mariano-West testu. V závěru se nám podařilo prokázat obě hypotézy, kdy zahrnutí asymetrického chování do modelů zlepšilo jejich predikční schopnost a zároveň modely DCC, zejména model ADCC, ve většině provedených analýz překonal zbylé zkoumané modely.
Keywords: vícerozměrné časové řady ; asymetrické modely; podmíněná kovarianční matice; podmíněná korelace
Thesis title: The Correlation Structure in the Multivariate Time Series
Author: Frýd, Lukáš
Thesis type: Diploma thesis
Supervisor: Černý, Michal
Opponents: Witzany, Jiří
Thesis language: Česky
Abstract:
This thesis has set hypotheses regarding the ability of DCC models to predict covariances more accurately than other currently used models. Second hypothesis deals with the idea to improve prediction ability under the assumption of asymmetric returns behavior. Hypotheses were tested on the scalar VECH models and also on scalar and diagonal BEKK, CCC, DCC and EWMA models. Furthermore also on asymmetric versions of scalar VECH and BEKK models, diagonal BEKK model and on other two types of the DCC model. Analysis was carried out on six time series and for the evaluation of prediction quality was used Global Minimum Variance Portfolio. Differences within individual portfolio variances were tested using Diebold-Mariano-West test. Conclusion is that both hypotheses were proved and the inclusion of asymmetric element in the model improves its prediction power. Especially DCC and ADCC models over-performed other researched models.
Keywords: multivariate time series; asymetric models; conditional covariance matrix; conditional correlation

Information about study

Study programme: Finance a účetnictví/Finanční inženýrství
Type of study programme: Magisterský studijní program
Assigned degree: Ing.
Institutions assigning academic degree: Vysoká škola ekonomická v Praze
Faculty: Faculty of Informatics and Statistics
Department: Department of Econometrics

Information on submission and defense

Date of assignment: 2. 5. 2013
Date of submission: 1. 9. 2013
Date of defense: 18. 3. 2014
Identifier in the InSIS system: https://insis.vse.cz/zp/42966/podrobnosti

Files for download

    Last update: