Forecasting realized volatility: Do jumps in prices matter?
Předpovídání realizované volatility: Záleží na skocích v cenách?
rigorous thesis (DEFENDED)
View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/56991Identifiers
Study Information System: 147720
Collections
- Kvalifikační práce [17642]
Author
Advisor
Referee
Šopov, Boril
Faculty / Institute
Faculty of Social Sciences
Discipline
Economics
Department
Institute of Economic Studies
Date of defense
18. 3. 2014
Publisher
Univerzita Karlova, Fakulta sociálních vědLanguage
English
Grade
Pass
Keywords (Czech)
kvadratická variácia, realizovaná volatilita, realizovaná variancia, vysokofrekvenčné dáta, heterogénny autoregresný modelKeywords (English)
quadratic variation, realized volatility, realized variance, high frequency data, heterogeneous autoregressive modelTáto práca aplikuje heterogénny autoregresný model realizovanej volatility na pät'-minútové dáta troch spomedzi najlikvidnejších finančných aktív - S&P 500 Futures index, Euro FX a ropa. Hlavný prínos tejto práce spočíva v analyzovaní mimoriadneho množstva dát, ked'že pochádzajú z neobyčajne dlhého obdobia až 25 rokov, v prípade Euro FX je to 13 rokov. Jedným z ciel'ov je ukázat', že rozklad realizovanej variancie na spojitú a skokovú čast' má pozitívny vplyv na jej predpovedatel'nost' aj na vysokofrekvenčných dátach pokrývajúcich vel'mi dlhé obdobia. Hlavným ciel'om práce je skúmat' dynamiku parametrov HAR modelu v čase, a taktiež povahu volatility u rôznych druhov finančných aktív. Výsledky analýzy na dátach všetkých troch aktív potvrdzujú, že rozklad realizovanej variancie prispieva k vylepšeniu odhadov. Ukázalo sa však, že predpovedacia schopnost' modelu je najlepšia v prípade, že parametre boli odhadnuté na krátkych obdobiach (1-2 roky), čo je spôsobené pravdepodobne vysokou dynamikou parametrov v čase. Táto nestabilita parametrov bola odhalená aj s pomocou odhadov za jednotlivé roky, a to u všetkých súborov. Z toho vyplýva zaujímavé zistenie, a to že HAR model nie je vhodný na predpovedanie realizovanej...
This thesis uses Heterogeneous Autoregressive models of Realized Volatility on five-minute data of three of the most liquid financial assets - S&P 500 Futures index, Euro FX and Light Crude NYMEX. The main contribution lies in the length of the datasets which span the time period of 25 years (13 years in case of Euro FX). Our aim is to show that decomposing realized variance into continuous and jump components improves the predicatability of RV also on extremely long high frequency datasets. The main goal is to investigate the dynamics of the HAR model parameters in time. Also, we examine whether volatilities of various assets behave differently. Results reveal that decomposing RV into its components indeed improves the modeling and forecasting of volatility on all datasets. However, we found that forecasts are best when based on short, 1-2 years, pre-forecast periods due to high dynamics of HAR model's parameters in time. This dynamics is revealed also in a year-by-year estimation on all datasets. Consequently, we consider HAR models to be inappropriate for modeling RV on such long datasets as they are not able to capture the dynamics of RV. This was indi- cated on all three datasets, thus, we conclude that volatility behaves similarly for different types of assets with similar liquidity. 1