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”

Aplikace modelů volatility při predikci Value at Risk

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62156489%3A43110%2F14%3A00217672" target="_blank" >RIV/62156489:43110/14:00217672 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    čeština

  • Název v původním jazyce

    Aplikace modelů volatility při predikci Value at Risk

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Cílem článku je poukázat na možnost aplikace jednorozměrných a vícerozměrných modelů volatility při odhadech tržního rizika u lineárního portfolia sestaveného ze dvou akciových titulů společností kótovaných na Burze cenných papírů Praha. Práce sestávalyz in sample testování zhruba 250 funkčních specifikací kombinovaných modelů ARMA-GARCH pro různé varianty inovací a rozdělení. Pro odhad dvourozměrného modelu s v čase varibilní podmíněnou korelací jsme zvolili přístup DCC-GARCH. Z výsledků plyne, že přimodelování ztráty VaR portfolia je výhodnější modelovat časové řady pro výpočet VaR separátně. Přístup historické simulace poskytl kvalitnější odhad, než vícerozměrný DCC-GARCH model, který výrazněji nadhodnocoval pro out of sample období (únor až březen 2014) rizikovost portfolia.

  • Název v anglickém jazyce

    Applications of volatility models for Value at Risk forecasting

  • Popis výsledku anglicky

    The aim of the article is to highlight the use of one-dimensional and multidimensional models of volatility in market risk estimates for linear portfolio, assembled from two stock companies listed on the Prague stock exchange. The work consisted of in sample testing of almost 250 functional settings of the combined ARMA-GARCH models for different innovation specs and error terms, from January 2010 to March 2014. For the estimation of two-dimensional portfolio model with time varying conditional correlations, we have used DCC-GARCH approach. The results clearly shows a higher one day ahead predictive power obtained from historical simulation than from DCC-GARCH based model.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    AH - Ekonomie

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2014

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Forum Statisticum Slovacum

  • ISSN

    1336-7420

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    10

  • Číslo periodika v rámci svazku

    3

  • Stát vydavatele periodika

    SK - Slovenská republika

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    35-40

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus