A time-varying copula approach to equity market contagion
Nákaza kapitálových trhů metodou kopulí proměnných v čase
diplomová práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/83686Identifikátory
SIS: 152276
Kolekce
- Kvalifikační práce [18149]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Buzková, Petra
Fakulta / součást
Fakulta sociálních věd
Obor
Ekonomie
Katedra / ústav / klinika
Institut ekonomických studií
Datum obhajoby
15. 9. 2016
Nakladatel
Univerzita Karlova, Fakulta sociálních vědJazyk
Angličtina
Známka
Výborně
Klíčová slova (česky)
závislost chvostů, kopule proměnné v čase, finananční nákazaKlíčová slova (anglicky)
tail dependence, time-varying copulas, financial contagionStruktura závislostí na finančních trzích se řadí k nejdiskutovanějším tématům v současné literatuře. Nicméně, zatím nebylo dosaženo konsensu v modelování těchto vazeb mezi jednotlivými trhy. Tato práce analyzuje strukturu závislostí a nákazu na finančních trzích střední a východní Evropy. Je zkoumána závislost na chvostech, symetrie a dynamika struktury závislosti. Rámec podmíněných kopulí rozšířený o nedávno vyvinutý dynamický zobecněný autoregresní skóringový (GAS) model je použit k zachycení podmíněného, v čase proměnného sdruženého rozdělení výnosů akciových trhů. Zjišťujeme, že v čase proměnná Studentova t GAS kopule nejlépe vystihuje povahu českého, chorvatského, maďarského, rakouského a polského indexu akciového trhu za období 2005-2012. Výsledky ukazují, že míra závislosti se značně zvyšuje v období světové finanční krize, což má přímý dopad na optimalizaci portfolia.
The dependence structures in financial markets count among the most frequently discussed topics in the recent literature. However, no general consensus on modeling of the cross-market linkages has been reached. This thesis analyses the dependence structure and contagion in the financial markets in Central and Eastern Europe. Tail dependence, symmetry and dynamics of the dependence structure are examined. A conditional copula framework extended by recently developed dynamic generalized autoregressive score (GAS) model is used to capture the conditional time-varying joint distribution of stock market returns. Considering the Czech, Croatian, Hungarian, Austrian and Polish stock market indices over the 2005-2012 period, we find that time-varying Student's t GAS copula provides the best fit. The results show, that the degree of dependence increases substantially during the global financial crisis, having a direct impact on portfolio optimization.