Modeling Dependencies in Financial Management
Result description
Estimation of the accurate value of the investment portfolio risk is essential in the context of market risk management. In portfolio management, it is very important to understand the structure of dependencies between assets in the portfolio. Modeling dependencies between stock returns is a complex task, especially when the resulting portfolio allocation is not Gaussian or normal. The copula appears as one of the possible tools for describing dependencies in these cases. The aim of this article is to first examine the impact of the different dots on the accuracy of VaR estimates and subsequently to find a model suitable for application to the stock portfolio. Overall, we conclude that AR-GJR-GARCH based approaches with the application of the symmetrical Student and Normal copulas and the application of the asymmetric Clayton and symmetric Frank copulas overcome the traditional historical simulation and the variance-covariance method.
Keywords
The result's identifiers
Result code in IS VaVaI
Result on the web
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternative languages
Result language
čeština
Original language name
Modelování závislostí ve finančním managementu
Original language description
Odhad přesné hodnoty rizika investičního portfolia má zásadní význam v kontextu řízení tržních rizik. V rámci řízení portfolií je velmi důležité správné pochopení struktury závislostí mezi aktivy obsaženými v portfoliu. Modelování závislostí mezi akciovými výnosy je komplexním úkolem, a to především, když výsledná rozdělení portfoliových výnosů nejsou gaussovská neboli normální. V těchto případech se jako jeden z možných nástrojů pro popis závislostí jeví kopule. Cílem tohoto článku je nejprve zkoumat vliv různých kopul na přesnost VaR odhadů a následně nalézt model vhodný při aplikaci na akciové portfolio. Celkově docházíme k závěru, že, že přístupy založené na AR-GJR-GARCH modelu s aplikací symetrické Studentovy a Normální kopule a dále s aplikací asymetrické Claytonovy a symetrické Frankovy kopule překonávají tradiční historickou simulaci a varianční-kovarianční metodu pro odhad VaR.
Czech name
Modelování závislostí ve finančním managementu
Czech description
Odhad přesné hodnoty rizika investičního portfolia má zásadní význam v kontextu řízení tržních rizik. V rámci řízení portfolií je velmi důležité správné pochopení struktury závislostí mezi aktivy obsaženými v portfoliu. Modelování závislostí mezi akciovými výnosy je komplexním úkolem, a to především, když výsledná rozdělení portfoliových výnosů nejsou gaussovská neboli normální. V těchto případech se jako jeden z možných nástrojů pro popis závislostí jeví kopule. Cílem tohoto článku je nejprve zkoumat vliv různých kopul na přesnost VaR odhadů a následně nalézt model vhodný při aplikaci na akciové portfolio. Celkově docházíme k závěru, že, že přístupy založené na AR-GJR-GARCH modelu s aplikací symetrické Studentovy a Normální kopule a dále s aplikací asymetrické Claytonovy a symetrické Frankovy kopule překonávají tradiční historickou simulaci a varianční-kovarianční metodu pro odhad VaR.
Classification
Type
Jost - Miscellaneous article in a specialist periodical
CEP classification
—
OECD FORD branch
50200 - Economics and Business
Result continuities
Project
—
Continuities
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Others
Publication year
2018
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data specific for result type
Name of the periodical
Acta Sting
ISSN
1805-1391
e-ISSN
1805-6873
Volume of the periodical
Neuveden
Issue of the periodical within the volume
1
Country of publishing house
CZ - CZECH REPUBLIC
Number of pages
23
Pages from-to
22-44
UT code for WoS article
—
EID of the result in the Scopus database
—
Result type
Jost - Miscellaneous article in a specialist periodical
OECD FORD
Economics and Business
Year of implementation
2018