Detail práce

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.
VO Laure de Batz

10

Březen

VO Laure de Batz

Březen 2021
poútstčtsone
1234567
891011121314
15161718192021
22232425262728
293031    

Partneři

Deloitte

Sponzoři

CRIF
McKinsey
Patria Finance