Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Currency risk modelling by GARCH-copula model

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27510%2F13%3A86087390" target="_blank" >RIV/61989100:27510/13:86087390 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Currency risk modelling by GARCH-copula model

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Time series modelling and subsequent risk estimation is difficult and important activity of any financial institution. Financial time series are characterized by volatility clustering and heavy-tailed distribution of returns. Both these characteristics have a great influence for risk estimation. Especially when modelling more-dimensional probability distribution, shocks in terms of extreme losses (or returns) in particular risk drivers are usually more correlated than the losses (returns) closer to themean. In this paper we focus on GARCH-copula models. The copula functions are the tool which allows us to model the dependence among individual risk drivers. On the other hand, GARCH model allows depicting the volatility clustering. Concretely, GARCH model with Student distribution of innovations and various copula functions are assumed in the paper. These joined models are backtested on chosen dataset and VaR exceedances (i.e. their quantity and distribution in time) are statistically t

  • Název v anglickém jazyce

    Currency risk modelling by GARCH-copula model

  • Popis výsledku anglicky

    Time series modelling and subsequent risk estimation is difficult and important activity of any financial institution. Financial time series are characterized by volatility clustering and heavy-tailed distribution of returns. Both these characteristics have a great influence for risk estimation. Especially when modelling more-dimensional probability distribution, shocks in terms of extreme losses (or returns) in particular risk drivers are usually more correlated than the losses (returns) closer to themean. In this paper we focus on GARCH-copula models. The copula functions are the tool which allows us to model the dependence among individual risk drivers. On the other hand, GARCH model allows depicting the volatility clustering. Concretely, GARCH model with Student distribution of innovations and various copula functions are assumed in the paper. These joined models are backtested on chosen dataset and VaR exceedances (i.e. their quantity and distribution in time) are statistically t

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    AH - Ekonomie

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2013

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Financial Regulation and Supervision in the After-Crisis Period : proceedings of 14th International Conference on Finance and Banking : Ostrava, Czech Republic, 16 - 17 October 2013

  • ISBN

    978-80-7248-892-6

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    12

  • Strana od-do

    210-221

  • Název nakladatele

    Silesian University, School of Business Administration

  • Místo vydání

    Karviná

  • Místo konání akce

    Ostrava

  • Datum konání akce

    16. 10. 2013

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku