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”

Application and comparison of GARCH and GJR models for volatility modelling

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27510%2F13%3A86087391" target="_blank" >RIV/61989100:27510/13:86087391 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Application and comparison of GARCH and GJR models for volatility modelling

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Modelling of financial time series is related to two issues, which are necessary to deal with: fat tails of probability distributions and volatility clustering. Both issues were already tackled with different approaches. At present the distributions suchas Student, normal-inverse Gaussian, variance-gamma and others are applied to model the time series of returns. On the other hand, the conditionality of variance is usually modelled by some type of model similar to the GARCH model. In this paper we assume GARCH model and its modification GJR model with both Gaussian and Student distributions for FX returns modelling. The goal of the paper is to apply these models on chosen FX time series and check the statistical significance of particular parameters as well as the assumption about the probability distribution of residuals.

  • Název v anglickém jazyce

    Application and comparison of GARCH and GJR models for volatility modelling

  • Popis výsledku anglicky

    Modelling of financial time series is related to two issues, which are necessary to deal with: fat tails of probability distributions and volatility clustering. Both issues were already tackled with different approaches. At present the distributions suchas Student, normal-inverse Gaussian, variance-gamma and others are applied to model the time series of returns. On the other hand, the conditionality of variance is usually modelled by some type of model similar to the GARCH model. In this paper we assume GARCH model and its modification GJR model with both Gaussian and Student distributions for FX returns modelling. The goal of the paper is to apply these models on chosen FX time series and check the statistical significance of particular parameters as well as the assumption about the probability distribution of residuals.

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 Management of Firms and Financial Institutions : 9th international scientific conference : 9th - 10th September 2013, Ostrava, Czech Republic : proceedings. [Part 1-3]

  • ISBN

    978-80-248-3172-5

  • ISSN

    2336-162X

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    7

  • Strana od-do

    409-415

  • Název nakladatele

    VŠB-Technical University of Ostrava

  • Místo vydání

    Ostrava

  • Místo konání akce

    Ostrava

  • Datum konání akce

    9. 9. 2013

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku