Modeling Conditional Quantiles of Central European Stock Market Returns
| Autor: | Mgr. Diana Burdová |
|---|---|
| Rok: | 2014 - zimní |
| Vedoucí: | doc. PhDr. Jozef Baruník Ph.D. |
| Konzultant: | |
| Typ práce: | Diplomová Ekonomická teorie |
| Jazyk: | Anglicky |
| Stránky: | 87 |
| Ocenění: | Pochvala děkana Fakulty sociálních věd za vynikající výkon u státních zkoušek a za vynikající diplomovou práci. |
| Odkaz: | https://is.cuni.cz/webapps/zzp/detail/125355/ |
| Abstrakt: | Prevazna cast' literatury na temu Value at Risk (VaR) sa zameriava na nepod- mienene neparametricke alebo parametricke prstupy k jeho odhadovaniu, ovel'a mensia cast' na priame modelovanie podmienenych kvantilov. Tato praca sa sustred'uje na priame modelovanie podmieneneho VaRu, za pomoci exibilnej kvantilovej regresie, a teda nekladie ziadne obmedzenia na rozde- lenie vynosov. Na styri cenove indexy, a to cesky PX, mad'arsky BUX, ne- mecky DAX a americky S&P 500, aplikujeme semiparametricke podmienene autoregresne Value at Risk (CAViaR) modely, ktore umoznuju variaciu pod- mieneneho rozdelenia vynosov v case a takisto r^oznu casovu variaciu pre r^ozne kvantily. Hlavnym ciel'om prace je skumat' ako zavedenie dynamiky ovplyvnuje presnost' VaR odhadov. Hlavny prnos prace spocva v tom, ze sa jedna o prvu aplikaciu tohto prstupu na stredoeuropsky akciovy trh a po druhe, ze skumame vplyv na presnost' VaR odhadov v obdob pred krzou a takisto pocas krzy. Vysledky dokazuju, ze CAViaR modely vel'mi do- bre popisuju vyvoj kvantilov v case, ci uz z hl'adiska absolutneho alebo relatvneho v porovnan s parametrickymi modelmi. Nielen ze poskytuju vseobecne lepsie odhady, ale prinasaju aj presne predpovede. Tieto modely preto m^ozu sluzit' ako vhodny nastroj na odhadovanie VaRu pri praktickom riaden rizk. |
