Detail práce

Range-based volatility estimation and forecasting

Autor: Mgr. Daniel Benčík
Rok: 2012 - letní
Vedoucí: doc. PhDr. Jozef Baruník Ph.D.
Konzultant:
Typ práce: Diplomová
Finance, finanční trhy a bankovnictví
Jazyk: Anglicky
Stránky: 108
Ocenění: Pochvala děkana Fakulty sociálních věd za vynikající výkon u státních zkoušek.
Odkaz:
Abstrakt: Tato diplomová práce analyzuje nové možnosti v předpovídání denního rozpětí cen
(tj. rozdílu nejvyšší a nejnižší denní ceny instrumentu). Hlavním zaměřením naší práce je
zkoumání možných zlepšení stávajících modelů používaných pro modelování denního rozpětí.
Jmenovitě zkoumáme přínos použití eficientnějších odhadů denní volatility jakožto prediktorů
denního rozpětí. Konkrétní odhady volatility zkoumané v této práci zahrnují range-based
estimátory (Parkinson, Garman & Klass, Rogers & Satchell, atd.) a realizované míry denní
variance (realizovaná variance, realizované rozpětí). Součástí těchto výzkumů je i empirické
porovnání eficience jednotlivých range-based estimátorů denní volatility.
Dalším směrem výzkumu naší práce je analýza přínosů rozdělení obchodního dne do
obchodních session na základě aktivity různých obchodních center (např. asijská, evropská,
americká session). V tomto ohledu analyzujeme, zda odhady volatility získané z celodenních
dat spolehlivě agregují informace pocházející z různých session. Naší intuicí je, že různé
obchodní session přináší odlišné informace díky odlišné hloubce trhu. Předpokládáme, že
jednotlivé session poskytují užitečné informace, které jsou v agregované míře denní volatility
skryté (nevyužitelné).
Dále zkoumáme možnost průběžných aktualizací předpovědí denní volatility pomocí
intraday informací dostupných v daném momentě. Konkrétně to znamená, že jakmile obchodní
session skončí, míry její volatility a obchodní aktivity jsou zahrnuty do stávajícího modelu pro
předpověď dnešní volatility. Tyto průběžně aktualizované předpovědi vykazují významné
přínosy týkající se kvality předpovědi. Z toho vyplývá, že intraday obchodníci aktivní
v pozdějších hodinách obchodování mají významnou výhodu oproti obchodníkům aktivním na
začátku obchodního dne.
Modely uvažované v této práci zahrnují HAR, CARR a modely založené na kointegraci
nejvyšší a nejnižší denní ceny. Modely podávající solidní výkon při in-sample modelování jsou
porovnány pomocí out-of-sample předpovědí. Na rozdíl od výsledků publikovaných
v literatuře, modely využívající kointegračního vztahu nejvyšší a nejnižší denní ceny podávají
predikce špatné kvality. Nejlepším modelem pro modelování denních rozpětí se v naší práci
ukázal HAR model využívající realizované rozpětí jako prediktor volatility v kombinaci
s GARCH komponentou pro modelování volatility denních rozpětí.
Ke stažení: DP Benčík

Partneři

ČSOB
Deloitte
McKinsey & Company

Sponzoři

CRIF
EY