Modelování kovariancí v časových řadách metodou DCC GARCH a její aplikace na analytický výpočet Value at Risk

David Scholle

Diplomová práce

Modelling of covariance in time series using DCC GARCH and its application in analytical computation of Value at Risk

Anotace:

Cílem této práce je otestovat možnost zapojení modelu s nekonstantním rozptylem při modelování volatility tržních indexů. Využito navíc bude složitějších metod DCC GARCH, které navíc zohledňují proměnlivost korelace mezi světovými trhy v průběhu času. Protože tyto korelace se ukazují jako nekonstantní, v zájmu splnění předpokladů je potřeba zapojení těchto složitých modelů. Jejich užitečnost bude potom ozkoušena porovnáním s benchmarkovým modelem, jímž bude EWMA. Odhadnutá hodnota volatility potom bude využita k výpočtu Value at Risk, kde by měla nalézt uplatnění díky zpřesnění odhadu podstoupeného rizika pro investory.

Abstract:

The target of this thesis is to test the option of utilizing models without constant variance when modelling the volatility of market indices. We will use DCC GARCH, an even more robust method enabling us to adapt to time variability of correlation between world markets. As these correlations were shown to be non-constant, we should use these complex models. Their usefulness will be examined by the comparison to EWMA, a benchmark method. The estimated volatility will then be used to calculate Value at Risk. That should lead to its utilization by creating better estimates of investors‘ risk exposure.

Klíčová slova

DCC GARCH, EWMA, Value at Risk, heteroskedastické modely

Keywords

Value at Risk, DCC GARCH, EWMA, heteroscedastic models

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 20. 3. 2017

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 28. 11. 2017
• Vedoucí: Jiří Witzany
• Oponent: Martin Diviš

Vysoká škola ekonomická v Praze

Magisterský studijní program / obor:
Finance a účetnictví / Bankovnictví a pojišťovnictví