Show simple item record

Realized Jump GARCH model: pomůže dekompozice volatility vylepšit predikční schopnosti modelu?
dc.contributor.advisorBaruník, Jozef
dc.creatorPoláček, Jiří
dc.date.accessioned2017-05-27T21:28:11Z
dc.date.available2017-05-27T21:28:11Z
dc.date.issued2014
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/73108
dc.description.abstractTato diplomová práce se zabývá aplikací neparametrických odhadů realizované volatility při modelování a predikcích volatility. Analýza dopadu skoků v cenovém procesu na budoucí volatilitu na akciových trzích střední a východní Evropy je provedena pomocí Realized Jump GARCH modelu, který umožňuje analyzovat vliv skokové variace na budoucí volatilitu. Portfolio odhadovaných modelů dále zahrnuje Realized GARCH a HAR modely pro porovnání predikčních a odhadních vlastností. Výsledky analýzy naznačují, že skoková složka volatility není zanedbatelná. Zároveň je ale její vliv značně omezen. To může být způsobeno vysokou mírou informační agregace v rámci akciového indexu. Porovnání Realized (Jump) GARCH modelů se standardním GARCH modelem naznačuje, že zahrnutí odhadů realizované volatility implikuje lepší odhadní a predikční vlastnosti. Srovnání predikcí získaných použitím HAR modelů a Realized (Jump) GARCH modelů naznačuje, že Realized (Jump) GARCH modely mají lepší predikční vlastnosti především ve vyšší míře zachycené variability volatility. Porovnání predikcí Realized Jump GARCH modelu s ostatními Realized GARCH modely naznačuje, že jeho predikce jsou srovnatelné nebo mírně lepší.cs_CZ
dc.description.abstractThe present thesis focuses on exploration of the applicability of realized measures in volatility modeling and forecasting. We provide a first comprehensive study of jump variation impact on future volatility of Central and Eastern European stock markets. As a main workhorse, the recently proposed Realized Jump GARCH model, which enables a study of the impact of jump variation on future volatility forecasts, is used. In addition, we estimate Realized GARCH and heterogeneous autoregressive (HAR) models using one-minute and five-minute high frequency data. We find that jumps are important for future volatility, but only to a limited extent due to the high level of information aggregation within the stock market index. Moreover, Realized (Jump) GARCH models outperform the standard GARCH model in terms of data fit and forecasting performance. Comparison of forecasts with HAR models reveals that Realized (Jump) GARCH models capture higher portion of volatility variation. Eventually, Realized Jump GARCH compared to other Realized GARCH models provides comparable or even better forecasting performance.en_US
dc.languageEnglishcs_CZ
dc.language.isoen_US
dc.publisherUniverzita Karlova, Fakulta sociálních vědcs_CZ
dc.subjectNeparametrické odhady realizované volatilitycs_CZ
dc.subjectskokycs_CZ
dc.subjectvysokofrekvenční datacs_CZ
dc.subjectGARCHcs_CZ
dc.subjectRealized (Jump) GARCHcs_CZ
dc.subjectHARcs_CZ
dc.subjectRealized measures of volatilityen_US
dc.subjectJumpsen_US
dc.subjectHigh-frequency dataen_US
dc.subjectGARCHen_US
dc.subjectRealized (Jump) GARCHen_US
dc.subjectHARen_US
dc.titleRealized Jump GARCH model: Can decomposition of volatility improve its forecasting?en_US
dc.typediplomová prácecs_CZ
dcterms.created2014
dcterms.dateAccepted2014-09-24
dc.description.departmentInstitute of Economic Studiesen_US
dc.description.departmentInstitut ekonomických studiícs_CZ
dc.description.facultyFakulta sociálních vědcs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Social Sciencesen_US
dc.identifier.repId133868
dc.title.translatedRealized Jump GARCH model: pomůže dekompozice volatility vylepšit predikční schopnosti modelu?cs_CZ
dc.contributor.refereePertold-Gebicka, Barbara
dc.identifier.aleph001855755
thesis.degree.nameMgr.
thesis.degree.levelnavazující magisterskécs_CZ
thesis.degree.disciplineEkonomiecs_CZ
thesis.degree.disciplineEconomicsen_US
thesis.degree.programEkonomické teoriecs_CZ
thesis.degree.programEconomicsen_US
uk.thesis.typediplomová prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csFakulta sociálních věd::Institut ekonomických studiícs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Social Sciences::Institute of Economic Studiesen_US
uk.faculty-name.csFakulta sociálních vědcs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Social Sciencesen_US
uk.faculty-abbr.csFSVcs_CZ
uk.degree-discipline.csEkonomiecs_CZ
uk.degree-discipline.enEconomicsen_US
uk.degree-program.csEkonomické teoriecs_CZ
uk.degree-program.enEconomicsen_US
thesis.grade.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.csTato diplomová práce se zabývá aplikací neparametrických odhadů realizované volatility při modelování a predikcích volatility. Analýza dopadu skoků v cenovém procesu na budoucí volatilitu na akciových trzích střední a východní Evropy je provedena pomocí Realized Jump GARCH modelu, který umožňuje analyzovat vliv skokové variace na budoucí volatilitu. Portfolio odhadovaných modelů dále zahrnuje Realized GARCH a HAR modely pro porovnání predikčních a odhadních vlastností. Výsledky analýzy naznačují, že skoková složka volatility není zanedbatelná. Zároveň je ale její vliv značně omezen. To může být způsobeno vysokou mírou informační agregace v rámci akciového indexu. Porovnání Realized (Jump) GARCH modelů se standardním GARCH modelem naznačuje, že zahrnutí odhadů realizované volatility implikuje lepší odhadní a predikční vlastnosti. Srovnání predikcí získaných použitím HAR modelů a Realized (Jump) GARCH modelů naznačuje, že Realized (Jump) GARCH modely mají lepší predikční vlastnosti především ve vyšší míře zachycené variability volatility. Porovnání predikcí Realized Jump GARCH modelu s ostatními Realized GARCH modely naznačuje, že jeho predikce jsou srovnatelné nebo mírně lepší.cs_CZ
uk.abstract.enThe present thesis focuses on exploration of the applicability of realized measures in volatility modeling and forecasting. We provide a first comprehensive study of jump variation impact on future volatility of Central and Eastern European stock markets. As a main workhorse, the recently proposed Realized Jump GARCH model, which enables a study of the impact of jump variation on future volatility forecasts, is used. In addition, we estimate Realized GARCH and heterogeneous autoregressive (HAR) models using one-minute and five-minute high frequency data. We find that jumps are important for future volatility, but only to a limited extent due to the high level of information aggregation within the stock market index. Moreover, Realized (Jump) GARCH models outperform the standard GARCH model in terms of data fit and forecasting performance. Comparison of forecasts with HAR models reveals that Realized (Jump) GARCH models capture higher portion of volatility variation. Eventually, Realized Jump GARCH compared to other Realized GARCH models provides comparable or even better forecasting performance.en_US
uk.file-availabilityV
uk.publication.placePrahacs_CZ
uk.grantorUniverzita Karlova, Fakulta sociálních věd, Institut ekonomických studiícs_CZ


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV