Korelační struktura ve vícerozměrných časových řadách

Lukáš Frýd

Master's thesis

The Correlation Structure in the Multivariate Time Series

Abstract:

V této práci jsme si stanovili hypotézy ohledně schopnosti DCC modelů předpovídat kovarianci přesněji než doposud používané modely. Druhá stanovená hypotéza se zabývala myšlenkou zlepšení predikce v případě předpokladu o asymetrickém chování výnosů aktiv. Hypotézy byly testovány na modelech skalární VECH, skalární a diagonální BEKK, CCC, DCC a EWMA. Dále na asymetrických verzích skalárního VECH a BEKK modelu, diagonálního BEKK modelu a dvou typech DCC modelu. Analýza byla provedena na sérii šesti časových intervalů a zhodnocení predikcí bylo provedeno pomocí konstrukce "global minimum variance portfolio". Rozdíly mezi jednotlivýmy rozptyly jsme následně testovali pomocí Diebold-Mariano-West testu. V závěru se nám podařilo prokázat obě hypotézy, kdy zahrnutí asymetrického chování do modelů zlepšilo jejich predikční schopnost a zároveň modely DCC, zejména model ADCC, ve většině provedených analýz překonal zbylé zkoumané modely.

Abstract:

This thesis has set hypotheses regarding the ability of DCC models to predict covariances more accurately than other currently used models. Second hypothesis deals with the idea to improve prediction ability under the assumption of asymmetric returns behavior. Hypotheses were tested on the scalar VECH models and also on scalar and diagonal BEKK, CCC, DCC and EWMA models. Furthermore also on asymmetric versions of scalar VECH and BEKK models, diagonal BEKK model and on other two types of the DCC model. Analysis was carried out on six time series and for the evaluation of prediction quality was used Global Minimum Variance Portfolio. Differences within individual portfolio variances were tested using Diebold-Mariano-West test. Conclusion is that both hypotheses were proved and the inclusion of asymmetric element in the model improves its prediction power. Especially DCC and ADCC models over-performed other researched models.

Keywords

vícerozměrné časové řady, asymetrické modely, podmíněná kovarianční matice, podmíněná korelace

Keywords

multivariate time series, asymetric models, conditional covariance matrix, conditional correlation

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 2. 5. 2013

Thesis defence

• Date of defence: 18. 3. 2014
• Supervisor: Michal Černý
• Reader: Jiří Witzany

Vysoká škola ekonomická v Praze

Master programme / field:
Finance a účetnictví / Finanční inženýrství