Nelineární modelování volatility finančních časových řad
Nonlienar volatility modeling in financial time series
diploma thesis (DEFENDED)

View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/124559Identifiers
Study Information System: 209628
Collections
- Kvalifikační práce [11322]
Author
Advisor
Referee
Hlávka, Zdeněk
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
Financial and insurance mathematics
Department
Department of Probability and Mathematical Statistics
Date of defense
2. 2. 2021
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
Czech
Grade
Good
Keywords (Czech)
Finanční časové řady|ARCH|GARCH|EGARCH|QMLE|Diagnostické testyKeywords (English)
Financial time series|ARCH|GARCH|EGARCH|QMLE|Diagnostic testsV této práci zkoumáme vybrané nelineární modely volatility a jejich vlast- nosti. Na začátku definujeme modely s nekonstantním rozptylem, zejména mo- dely ARCH, GARCH a EGARCH. Potom studujeme pravděpodobnostní rozdě- lení, která se nejvíc používají v modelu EGARCH. Dále se soustředíme na mo- del EGARCH, popíšeme podmínky pro stacionaritu a invertovatelnost modelu, definujeme diagnostické testy a QMLE odhady parametrů. V poslední kapitole provádíme simulační studie vybraných modelů a jejich aplikace na reálná data. 1
In this work we want to examine selected models with nonlinear volatility and their properties. At the beginning we define models with non-constant variance, especially ARCH, GARCH and EGARCH models. Then we study the probability distributions that are mainly used in the EGARCH model. Then we focus on the EGARCH model, describe the conditions for stationarity and invertibility of the model, define diagnostic tests and QMLE estimates of parameters. In the last chapter we perform simulation studies of the selected models and their application to real data. 1