velikost textu

Odhad rizika v měsíčním horizontu na základě dvouleté časové řady

Upozornění: Informace získané z popisných dat či souborů uložených v Repozitáři závěrečných prací nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora.
Název:
Odhad rizika v měsíčním horizontu na základě dvouleté časové řady
Název v angličtině:
Estimations of risk with respect to monthly horizon based on the two-year time series
Typ:
Rigorózní práce
Autor:
Bc. Ivana Myšičková
Vedoucí:
Mgr. Lucia Houfková
Oponent:
RNDr. Michal Pešta, Ph.D.
Id práce:
154818
Fakulta:
Matematicko-fyzikální fakulta (MFF)
Pracoviště:
Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky (32-KPMS)
Program studia:
Matematika (N1101)
Obor studia:
Finanční a pojistná matematika (MFAPM)
Přidělovaný titul:
RNDr.
Datum obhajoby:
19. 1. 2015
Výsledek obhajoby:
Neprospěl/a
Jazyk práce:
Čeština
Klíčová slova:
hodnota v riziku, očekávaná ztráta, geometrický Brownův pohyb, GARCH proces, škálovací pravidlo, historická simulace
Klíčová slova v angličtině:
Value at Risk, Expected Shortfall, Geometric Brownian Motion, GARCH process, Square-Root-of-Time rule, Historical Simulation
Abstrakt:
Abstrakt:  V práci jsou popsány nejpoužívanější míry rizika, volatilita, hodnota v riziku (VaR) a  očekávaná ztráta (ES), a modely pro měření tržního rizika jak v denním, tak v měsíčním  horizontu. Jsou ukázány nedostatky použití škálovacího pravidla pro převod denního VaR a  ES na dlouhodobější přenásobením odmocninou z času. Popsány jsou parametrické modely,  geometrický Brownův pohyb (GBM) a proces GARCH, a neparametrické modely, historická  simulace (HS) a její možná vylepšení. Tyto modely jsou následně aplikovány na reálná data a  získané odhady rizika jsou porovnány. Dále je posouzena přesnost modelu pro výpočet VaR  prostřednictvím backtestingu. Součástí této práce jsou simulační studie pro odhady VaR a ES  za účelem posouzení přesnosti těchto odhadů. 
Abstract v angličtině:
Abstract:  The thesis describes commonly used measures of risk, such as volatility, Value at Risk (VaR)  and Expected Shortfall (ES), and is tasked with creating models for measuring market risk. It  is concerned with the risk over daily and over monthly horizons and shows the shortcomings  of a square‐root‐of‐time approach for converting VaR and ES between horizons. Parametric  models, geometric Brownian motion (GBM) and GARCH process, and non‐parametric  models, historical simulation (HS) and some its possible improvements, are presented. The  application of these mentioned models is demonstrated using real data. The accuracy of VaR  models is proved through backtesting and the results are discussed. Part of this thesis is also  a simulation study, which reveals the precision of VaR and ES estimates. 
Dokumenty
Stáhnout Dokument Autor Typ Velikost
Stáhnout Text práce Bc. Ivana Myšičková 827 kB
Stáhnout Abstrakt v českém jazyce Bc. Ivana Myšičková 36 kB
Stáhnout Abstrakt anglicky Bc. Ivana Myšičková 35 kB
Stáhnout Posudek oponenta RNDr. Michal Pešta, Ph.D. 58 kB
Stáhnout Záznam o průběhu obhajoby doc. RNDr. Jan Hurt, CSc. 77 kB