Analýza volatility akciového trhu ČR

Julia Maximova

Master's thesis

Analysis of stock market volatility in the Czech Republic

Abstract:

Cílem této diplomové práce bylo provedení komplexní analýzy volatility burzovního indexu PX a akcií pěti významných společnosti, které jsou součástí indexové báze. Výsledky statistické analýzy potvrdily, že index PX a akcie společnosti ČEZ, O2, KB, PM a PNW demonstrují vlastnosti typické pro finanční časově rady: výchozí proměnné jsou integrované prvního řadu; rozdělení logaritmických výnosu jsou leptokurtická s těžkými chvosty; kvadratické a absolutní výnosy jsou autokorelované přes velký počet zpoždění; podmíněna heteroskedasticita má dlouhodobý vliv na vývoj proměnných a jsou přítomné efekty asymetrie a shlukovaní volatility. Dále, bylo odhadnuto 54 ARIMA modelu, že kterých pomoci AIC kritéria byly vybrané nejvhodnější specifikace pro každou proměnnou. Následně výzkum pokračoval v odhadů 252 ARIMA-GARCH modelu. Pro každou proměnnou byl vybrán nejlepší model na základě informačních kritérií AIC a BIC, a pak byla provedena diagnostika reziduálních složek. Bylo zjištěno, že proměnné odpovídající logaritmickým výnosům z akcií ČEZ, KB a O2 jsou nejlépe modelované modelem CGARCH, který rozlišuje permanentní a tranzitorní komponenty podmíněného rozptylu. Navíc se ukázala přítomnost významného rizikového prémie u akcií O2. Nejvhodnějším modelem pro výnosy PM a PNW byl vybrán PARCH, což bylo jedním z předpokladu statistické analýzy. Pro index PX byl zvolen model EGARCH, který zachytil pákový efekt volatility. V žádném se zvolených modelu nebylo využito normální rozdělení náhodně složky, tudíž nejlepší výkon je u modelu s rozděleními t nebo GED, což je v souladu s výsledky předchozích výzkumu. Na základě odhadnutých GARCH modelu byla provedena konstrukce předpovědi na měsíc dopředu. Poté předikované hodnoty byly porovnány se skutečnými, což ukázalo, že prediktivní výkonnost odhadnutých modelu je docela obstojná. V poslední části byl odhadnut diagonální BEKK model, pomoci, kterého se podařilo zachytit vztahy mezi proměnnými. Na základě výsledků lze usoudit, že přelivy volatility směřují od emisí s větší vahou k emisím s menší vahou, avšak některé proměnné se těmto vlivům vyhýbají.

Abstract:

The aim of this thesis was to perform a comprehensive analysis of the volatility of stock index PX and shares of five major companies that are part of the index base. The results of the statistical analysis confirmed that the PX index and the shares of ČEZ, O2, KB, PM, and PNW demonstrate the type-specific features for financial time series: the variables are integrated of order one; the distribution of logarithmic returns is leptokurtick with heavy tails; quadratic and absolute returns are autocorrelated over a large number of lags; conditional heteroscedasticity has a long-term effect on the dynamics of the variables and presence of asymmetric effects and volatility clustering. Next, the 54 ARIMA models were estimated and the best model specification for each variable was selected by the AIC criteria. Subsequently, 252 ARIMA-GARCH models were estimated. The best model based on the AIC and BIC information criteria was selected for each variable, and residual components were diagnosed. It was found that variables corresponding to the logarithmic returns of the shares of ČEZ, KB and O2 are best modeled by the CGARCH model, which distinguishes between permanent and transitive components of conditional variance. In addition, the presence of a significant risk premium for O2 shares was shown. The most appropriate model for PM and PNW returns was PARCH, which was one of the assumptions of statistical analysis. For the PX index, the EGARCH model was chosen to capture the leverage of volatility. None of the selected models used normal distribution of the error terms, so the best performing models are those with t or GED distribution, which is consistent with the results of previous research. Based on the estimated GARCH models, prediction was made for the month ahead. Thereafter, the predicted values were compared with the actual ones, which showed that the predictive performance of the estimated model was quite good. In the last part, the diagonal BEKK model was estimated, which helped to capture relations between the variables. Based on the results, it can be concluded that direction of the volatility spillover effect is from stocks with a higher weight to the less weighted ones, although some variables are avoiding these effects.

Keywords

ARIMA, GARCH, volatilita, index PX

Keywords

index PX, volatility, ARIMA, GARCH

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 11. 10. 2018

Thesis defence

• Date of defence: 4. 2. 2020
• Supervisor: Jan Zouhar
• Reader: Lukáš Frýd

Vysoká škola ekonomická v Praze

Master programme / field:
Kvantitativní metody v ekonomice / Ekonometrie a operační výzkum