Value-at-Risk estimation - non standard approaches.

• Název práce v češtině: Odhady Value-at-Risk - nestandardní postupy.
• Název v anglickém jazyce: Value-at-Risk estimation - non standard approaches.
• Akademický rok vypsání: 2006/2007
• Typ práce: diplomová práce
• Jazyk práce: angličtina
• Ústav: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky (32-KPMS)
• Vedoucí / školitel: prof. RNDr. Jitka Dupačová, DrSc.
• Řešitel: skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd.
• Datum přihlášení: 09.11.2006
• Datum zadání: 09.11.2006
• Datum a čas obhajoby: 12.05.2008 00:00
• Datum odevzdání elektronické podoby: 12.05.2008
• Datum odevzdání tištěné podoby: 12.05.2008
• Datum proběhlé obhajoby: 12.05.2008
• Oponenti: RNDr. Martin Šmíd, Ph.D.

Zásady pro vypracování

VaR je ve své podstatě kvantil rozdělení ztrát a jako kvantil ji lze odhadovat. Nejužívanější jsou neparametrický odhad pomocí empirického kvantilu a parametrický přístup spjatý s předpokladem normálního rozdělení ztrát. Existuje však řada postupů, které lépe odpovídají rozdělením s těžkými konci, systematickým změnám rozdělení ztrát v čase, apod.
Diplomantka se orientačně seznámí s přehledem metod na základě článku [1] a bude se věnovat především aplikaci kvantilové regrese [2] a metodě filtrace historických simulací včetně vlastních numerických experimentů. Vysvětlí vlastnosti takto získaných odhadů VaR a prozkoumá také povahu metody CAViaR, viz [3].

Seznam odborné literatury

[1] K. Kiester, S. Mittnik a M.S. Paolella: Value-at-Risk prediction: A comparison of alternative strategies. Journal of Sinancial Econometrics: Advanced Access (12.10.2005).
[2] J. Jurečková: Robustní statistické metody. Učební texty UK, Karolinum, 2001.
[3] R.F. Engle, S. Manganelli: CAViaR: Conditional Autoregressive Value at Risk by regression quantiles. Journal of Business and Economic Statistics 22, 369-398.