Finite Sample Properties of Maximum Likelihood Estimators in Score-Driven Volatility Models

Vojtěch Beneš

Diplomová práce

Vlastnosti ML estimátorů konečných délek časových řad ve score-driven volatility modelech

Anotace:

Cílem této práce je navrhnout simulační studii na vybraných Generalized Autoregressive Score (GAS) modelech a posoudit vlastnosti odhadových technik ML v závislosti na různých délkách časových řad. Zkoumány jsou nejdůležitější a nejvíce používané GAS modely (dva s normálním rozdělením a jeden se Studentovým t-rozdělením). Pokaždé je jako v čase měnící se parametr využit rozptyl, který lze interpretovat jako volatilitu časové řady. V simulační studii je zkoumán i dopad volby optimalizačního algoritmu při odhadu parametrů. Dalším rozměrem, na který je brán zřetel, je samotné nastavení data generujících procesů a s tím související míra perzistence volatility v dané časové řadě.

Abstract:

The aim of this thesis is to propose a simulation study on the selected Generalized Autoregressive Score (GAS) models and assess the properties of the ML estimators depending on different lengths of time series. Examined are the most important and widely used GAS models (two with normal distribution and one with Student's t-distribution). Each is using variance as a time-varying parameter, which can be interpreted as volatility of the time series. The simulation study also investigates the impact of the choice of the optimization algorithm in the parameters estimation. Another dimension considered is the actual setup of the data-generating processes and the associated level of volatility persistence in the given time series.

Klíčová slova

GAS modely, volatilita, simulace, konečné délky časových řad

Keywords

GAS models, volatility, simulation, finite sample

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 27. 4. 2024

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 6. 6. 2024
• Vedoucí: Petra Tomanová
• Oponent: Ondřej Sokol

Vysoká škola ekonomická v Praze

Magisterský studijní program:
Ekonometrie a operační výzkum