Výpočet Value-at-Risk s využitím teórie extrémnych hodnôt

Abstract

Tato diplomová práce se zabývá teorií extrémních hodnot a její aplikaci ve fi- nančním rizikovém manažmentu s hlavním zaměřením na výpočet známé rizikové míry - hodnoty v riziku (VaR). V první, teoretické části, je poskytnut důkladný průřez teorií extrémních hodnot s důrazem na její fundamenty, jejich důsledky a shrnutí metod založených na této teorii. Konkrétněji jsou studovány: metoda blokových maxim, Hillova metoda a metoda založená na překročení meze. Dále jsou zdůrazněny statistické problémy, které při aplikaci těchto metod mohou vzniknout a to, jak se s nimi vypořádat. Druhou část tvoří rozsáhlá empirická studie, v níž se uvedené statistické postupy aplikují na reálná tržní data cen ak- ciového indexu Dow Jones Industrial Average, akcií americké banky JPMorgan a akciového indexu Russell 2000, a to primárně za účelem obecnějšího porovnání počínání jednotlivých metod založených na teorii extrémních hodnot společně s dnes již tradiční metodologií RiskMetrics. 1

This diploma thesis studies extreme value theory and its application in finan- cial risk management, when focusing on computation of well-known risk measure - Value at Risk (VaR). The first part of the thesis reviews theoretical background. In particular, it rigorously discusses the extreme value theory when emphasi- zing fundamentals theorems and their consequences followed by the summary of methods based on this theory, specifically, Block Maxima method, Hill met- hod and Peaks over Threshold method. Moreover, specific issues that may arise in such applications and ways how to deal with these problems are described. The second part of the thesis contains extensive empirical study, which together with theoretical foundings applies each of the examined method to real market data of the closing prices of Dow Jones Industrial Average stock index, stocks of JPMorgan and stock index Russell 2000 in order to compare methods based on extreme value theory together with the classic methodology RiskMetrics. 1