Application of quantile autoregressive models in minimum Value at Risk and Conditional Value at Risk hedging
Zajištění Value at Risk a podmíněného Value at Risk portfolia pomocí kvantilových autoregresivních metod
diplomová práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/9817Identifikátory
SIS: 138369
Kolekce
- Kvalifikační práce [17123]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Vošvrda, Miloslav
Fakulta / součást
Fakulta sociálních věd
Obor
Ekonomie
Katedra / ústav / klinika
Institut ekonomických studií
Datum obhajoby
23. 9. 2015
Nakladatel
Univerzita Karlova, Fakulta sociálních vědJazyk
Angličtina
Známka
Výborně
Klíčová slova (česky)
Hedžing, futurity, ohrožená hodnota, podmíněná ohrožená hodnota, CAViaR modelKlíčová slova (anglicky)
Hedging, futures, Value at Risk, Conditional Value at Risk, CAViaR modelFutures kontrakty představují vhodný instrument k hedgování rizika, nicméně jejich standardizovaná podoba má za následek přítomnost bazického rizika. Jednou z možností redukce bazického rizika je cílovat minimální Value at Risk (Ohrožená hodnota) nebo Expected Shortfall. Jedním z mnoha přístupů k jejich modelování, CAViaR modely založené na kvantilové regresi, jsou atrak- tivní volbou vzhledem k jejich slabým předpokladům a obstojným empir- ickým výsledkům. Zde navrhujeme nové specifikace CAViaR modelu, moc- ninný a exponenciální CAViaR, a alternativní přístup k modelování Expected Shortfall v rámci modelu CAViaR - Implikovaná úroveň expektilu. Výsledky empirické analýzy naznačují, že exponenciální specifikace CAViaR modelu generuje konkurenceschopné výsledky v přesnosti odhadu Value at Risk a Expected Shortfall a také v redukci rizika při hedgingu s futures. 1
Futures contracts represent a suitable instrument for hedging. One conse- quence of their standardized nature is the presence of basis risk. In order to mitigate it an agent might aim to minimize Value at Risk or Expected Shortfall. Among numerous approaches to their modelling, CAViaR models which build upon quantile regression are appealing due to the limited set of assumptions and decent empirical performance. We propose alternative specifications for CAViaR model - power and exponential CAViaR, and an alternative, flexible way of computing Expected Shortfall within CAViaR framework - Implied Expectile Level. Empirical analysis suggests that ex- ponential CAViaR yields competitive results both in Value at Risk and Ex- pected Shortfall modelling and in subsequent Value at Risk and Expected Shortfall hedging. 1