Application of Regime-Switching Models in Forecasting Financial Time Series
| Thesis title: | Aplikace modelů s proměnlivými režimy při předvídání finančních časových řad |
|---|---|
| Author: | Mikulová, Natálie |
| Thesis type: | Diplomová práce |
| Supervisor: | Fičura, Milan |
| Opponents: | Jouda, Jan |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | Diplomová práce se zabývá využitím modelů s proměnlivými režimy při předvídání finančních časových řad. Cílem práce je porovnat predikční schopnosti lineárního modelu ARMA a vybraných nelineárních modelů, konkrétně SETAR, STAR a Markov Switching. Teoretická část shrnuje základní principy analýzy časových řad a popisuje konstrukci a odhad uvedených modelů. Praktická část aplikuje tyto modely na vybrané komoditní trhy, přičemž hlavní pozornost je věnována ceně ropy WTI. Predikce jsou realizovány pomocí roll-up přístupu a hodnoceny z hlediska statistické přesnosti i investiční výkonnosti. Výsledky analýzy ukazují, že modely s proměnlivými režimy nepřinášejí systematické zlepšení statistické přesnosti predikce oproti lineárním přístupům, jejich využití však může být přínosné v některých specifických případech. |
| Keywords: | Modely s proměnlivými režimy; SETAR; STAR; Finanční časové řady; Markov switching; ARMA; Predikce; Komoditní trhy |
| Thesis title: | Application of Regime-Switching Models in Forecasting Financial Time Series |
|---|---|
| Author: | Mikulová, Natálie |
| Thesis type: | Diploma thesis |
| Supervisor: | Fičura, Milan |
| Opponents: | Jouda, Jan |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | This thesis focuses on the application of regime-switching models in forecasting financial time series. The aim of the thesis is to compare the predictive performance of the linear ARMA model with selected nonlinear models, namely SETAR, STAR, and Markov Switching models. The theoretical part summarizes the fundamental principles of time series analysis and describes the construction and estimation of the considered models. The empirical part applies these models to selected commodity markets, with particular emphasis on crude oil prices (WTI). Forecasts are generated using a roll-up approach and evaluated in terms of both statistical accuracy and investment performance. The results of the analysis indicate that regime-switching models do not provide systematic improvements in statistical forecasting accuracy compared to linear approaches; however their application may be beneficial in certain specific cases. |
| Keywords: | Financial time series; Regime-switching models; SETAR; STAR; Markov switching; Forecasting; Commodity markets |
Information about study
| Study programme: | Finanční inženýrství |
|---|---|
| Type of study programme: | Magisterský studijní program |
| Assigned degree: | Ing. |
| Institutions assigning academic degree: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
| Faculty: | Faculty of Finance and Accounting |
| Department: | Department of Banking and Insurance |
Information on submission and defense
| Date of assignment: | 27. 10. 2024 |
|---|---|
| Date of submission: | 3. 1. 2026 |
| Date of defense: | 3. 2. 2026 |
| Identifier in the InSIS system: | https://insis.vse.cz/zp/90127/podrobnosti |