Ceny minimalne i maksymalne w modelowaniu i prognozowaniu zmienności oraz zależności na rynkach finansowych

Piotr Fiszeder

Uzyskaj dostęp

Zakup książkę

ISBN/ISSN:

978-83-01-21036-6

DOI:

Wydawnictwo:

Wydawnictwo Naukowe PWN

Rok wydania:

2020

Liczba stron:

163

XML:ISBN/ISSN:

ONIX MARC21

Bibliografia:

Fiszeder, Piotr. Ceny minimalne i maksymalne w modelowaniu i prognozowaniu zmienności oraz zależności na rynkach finansowych. Red. . : Wydawnictwo Naukowe PWN, 2020, 163 s. ISBN 978-83-01-21036-6

Bibliografia refWorks:

RT Book, Whole

SR Electronic(1)

A1 Fiszeder, P.

T1 Ceny minimalne i maksymalne w modelowaniu i prognozowaniu zmienności oraz zależności na rynkach finansowych

PB Wydawnictwo Naukowe PWN

YR 2020

SN 978-83-01-21036-6

Bibliografia BibTex:

@Book{ 219543, author = "Fiszeder, Piotr", editor = "", title = "Ceny minimalne i maksymalne w modelowaniu i prognozowaniu zmienności oraz zależności na rynkach finansowych", publisher = "Wydawnictwo Naukowe PWN", year = "2020", address = "", isbn = "978-83-01-21036-6" }

Bibliografia endNote:

TY - BOOK

AU - Fiszeder, Piotr

ED -

TI - Ceny minimalne i maksymalne w modelowaniu i prognozowaniu zmienności oraz zależności na rynkach finansowych

PB - Wydawnictwo Naukowe PWN

CY -

PY - 2020

SN - 978-83-01-21036-6

ER -

Netografia (standard APA):

Fiszeder, Piotr. Ceny minimalne i maksymalne w modelowaniu i prognozowaniu zmienności oraz zależności na rynkach finansowych [baza danych online] : Wydawnictwo Naukowe PWN, 2020 [dostęp: 04 05 2024]. Dostęp w Ibuk Libra: https://libra.ibuk.pl/reader/ceny-minimalne-i-maksymalne-w-modelowaniu-i-prognozowaniu-zmiennosci-piotr-fiszeder-219543.

kursy walutowe, ekonometria, ceny, rynek finansowy, ceny minimalne, ceny maksymalne, modele zmienności, metody ilościowe w finansach

Książka mieści się w centralnym obszarze światowej ekonometrii finansowej. Jej wyjątkowość polega na tym, że prezentuje modele teoretyczne i wyniki empiryczne związane z wykorzystaniem w ocenie i prognozowaniu zmienności informacji na temat cen ma...

Więcej

ISBN/ISSN:

978-83-01-21036-6

DOI:

Wydawnictwo:

Wydawnictwo Naukowe PWN

Rok wydania:

2020

Liczba stron:

163

XML:ISBN/ISSN:

ONIX MARC21

Wstęp 10
1. Estymatory wariancji zbudowane na podstawie zakresu cen 16
1.1. Rozstęp cen jako miara zmienności stóp zwrotu i jego własności17
1.1.1. Stosowane miary zmienności17
1.1.2. Teoretyczne własności zakresu cen20
1.1.3. Empiryczne charakterystyki zakresu cen21
1.2. Podstawowe estymatory wariancji skonstruowane na podstawie zakresu cen25
1.2.1. Estymator Parkinsona28
1.2.2. Estymator Garmana--Klassa28
1.2.3. Estymator Rogersa- Satchella29
1.2.4. Korekty estymatorów uwzględniające skoki cen na otwarcie rynku30
1.3. Inne estymatory wariancji z zastosowaniem cen: otwarcia, minimalnych, maksymalnych i zamknięcia31
1.3.1. Estymator Yanga- Zhanga31
1.3.2. Estymator Buescu-Taksara--Koné32
1.3.3. Estymator Kunitomo32
1.3.4. Estymatory Fiszedera--Perczaka33
1.3.5. Estymator Meilijsona35
1.3.6. Estymatory MNW35
1.3.6.1. Estymator dla zerowej wartości dryfu35
1.2.6.2. Estymator dla dowolnej wartości dryfu36
1.4. Badania porównawcze estymatorów skonstruowanych na podstawie zakresu cen38
1.5. Podsumowanie42
2. Jednowymiarowe modele zmienności – wykorzystanie cen minimalnych i maksymalnych 44
2.1. Model GARCH skonstruowany na podstawie cen zamknięcia47
2.2. Metody stosowane tradycyjnie do opisu wartości oczekiwanych procesów finansowych49
2.2.1. Proste metody prognozowania zmienności49
2.2.2. Wyniki badań empirycznych51
2.3. Ceny minimalne i maksymalne w modelach zmienności opisujących warunkową wariancję stóp zwrotu54
2.3.1. Modele GARCH z estymatorem wariancji skonstruowanym na podstawie zakresu cen55
2.3.1.1. Model RGARCH55
2.3.1.2. Model RGARCHsd56
2.3.1.3. Model RHARCH57
2.3.1.4. Model GARCH-TR57
2.3.2. Model REGARCH58
2.3.3. Cykliczny model zmienności60
2.3.4. Modyfikacje modelu CARR na podstawie estymatorów wariancji opartych na zakresie cen61
2.4. Modele zmienności opisujące warunkowy zakres cen63
2.4.1. Model CARR63
2.4.2. Model SV zakresu cen66
2.4.3. Asymetryczny wpływ dodatnich i ujemnych stóp zwrotu na zmienność69
2.4.3.1. Model ACARR69
2.4.3.2. Asymetryczny model SV zakresu cen69
2.4.4. Inne modele zakresu70
2.4.4.1. Model TARR70
2.4.4.2. Model TVLCARR72
2.4.4.3. Model STCARR73
2.4.4.4. Model STARR73
2.4.4.5. Przełącznikowy model Markowa zakresu74
2.4.4.6. Model FICARR75
2.4.4.7. Model CARGPR76
2.5. Modele z funkcją wiarygodności określoną na podstawie cen minimalnych i maksymalnych77
2.5.1. Modele GARCH77
2.5.2. Model zmienności stochastycznej79
2.6. Podsumowanie80
3. Estymatory kowariancji i wielowymiarowe modele zmienności – wykorzystanie cen minimalnych i maksymalnych 82
3.1. Własności kowariancji stóp zwrotu oszacowanej na podstawie cen minimalnych i maksymalnych83
3.2. Estymatory kowariancji i korelacji zbudowane na podstawie zakresu cen85
3.2.1. Ko-zakres procesów86
3.2.2. Dwuwymiarowa koncepcja zakładająca brak możliwości arbitrażu88
3.2.3 Estymator Rogersa- Zhou89
3.2.4. Estymator Popova90
3.3. Modele BEKK i DCC skonstruowane na podstawie cen zamknięcia92
3.3.1. Model BEKK92
3.3.2. Modele DCC94
3.3.2.1. Model DCC Engle’a94
3.3.2.2. Model DCC Tsego--Tsui96
3.4. Wielowymiarowe metody stosowane tradycyjnie do opisu wartości oczekiwanych procesów finansowych97
3.4.1. Hybrydowa wielowymiarowa metoda EWMA oraz model VAR97
3.4.2. Wyniki badań empirycznych98
3.5. Wielowymiarowe modele zakresu cen101
3.5.1. Modele DCC zakresu101
3.5.1.1. Model DCC-CARR101
3.5.1.2. Przełącznikowy model Markowa DCC zakresu103
3.5.1.3. Model RR-HGADCC105
3.5.1.4. Model DCC-RGARCH108
3.5.1.5. Model DCC-REGARCH110
3.5.2. Model DSTCC-CARR111
3.5.3. Modele kopuli skonstruowane na podstawie zakresu cen112
3.5.3.1. Model Wu--Lianga113
3.5.3.2. Model Chianga-Wanga115
3.5.4. Wielowymiarowy model zmienności stochastycznej zakresu dla kursów walutowych116
3.6. Wielowymiarowe modele ko-zakresu cen118
3.6.1. Model BEKK-HL118
3.6.2. Model DCC ko-zakresu119
3.6.3. Trzyrównaniowy model CARR121
3.7. Podsumowanie122
4. Analiza kursów walutowych na rynku Forex 124
4.1. Podstawowe własności statystyczne badanych szeregów czasowych125
4.2. Modelowanie kursów walutowych131
4.3. Prognozowanie wariancji i kowariancji stóp zwrotu136
4.3.1. Prognozowanie wariancji137
4.3.2. Prognozowanie kowariancji140
4.3.3. Prognozowanie macierzy kowariancji i korelacji143
4.4. Model Markowitza144
4.4.1. Dynamiczny proces budowy portfela145
4.4.2. Ocena efektywności konstrukcji portfela dla kursów walutowych146
Zakończenie150
Bibliografla152

modeliprzedstawionychwrozdzialedrugim),jeszczedoniedawnawielowymiarowemodele

zmiennościkonstruowanebyłyprawiewyłącznienapodstawiecenzamknięcia.Wostat-

nichlatachpowstałokilkanaściespecyﬁkacjimodelizzastosowaniemcenminimalnych

imaksymalnych,wśródktórychnajpopularniejszyjestmodelDCCzakresu(Chou,Wu,Liu

2009),stosowanynajczęściejjakobenchmarkwstosunkudoinnychwielowymiarowych

modelizmienności.Zdecydowanawiększośćistniejącychwliteraturzespecyﬁkacjiwielo-

wymiarowych,wktórychwykorzystujesięcenyminimalneimaksymalne,tomodyﬁkacje

modeluDCC,wktórychwpierwszymkrokuestymacjiwykorzystujesięjednowymiarowy

modelzmiennościskonstruowanynabaziecenminimalnychimaksymalnych.

Zakreslubjegotransformacjawpostaciestymatorówzakresusącorazczęściejwykorzy-

stywanejakomiarazmiennościexpostdoocenytrafnościdziennychprognozzmienności

wyznaczonychnapodstawiemodeliparametrycznych(np.Mapa2003;Chou2005;Liu,

Hung2010;Patton2011).Stosowanydotegocelukwadratdziennejstopyzwrotumoże

prowadzićdoznaczącychbłędówpoznawczychiwyborumniejtrafnychmetodprognozo-

waniazmienności(Hansen,Lunde2006;Patton2011).Wprzypadkudostępnościdobrych

jakościowodanychśróddziennychnajlepszymrozwiązaniemjestzastosowanienieparame-

trycznychmetodpomiaruzmiennościskonstruowanychnapodstawiedanychowysokiej

częstotliwości,takichjakzmiennośćzrealizowana(Andersen,Bollerslev1998)ijejmody-

ﬁkacje.Zakrescenorazmiaryzbudowanenajegopodstawiesąjednakmniejwrażliwe

wporównaniuzezmiennościązrealizowanąnaniektóreefektymikrostrukturyrynku,zwią-

zanenaprzykładzwystępowaniemspreadubid-ask(np.Alizadeh,Brandt,Diebold2002;

Shu,Zhang2006),dlategomogąbyćwartościowymuzupełnieniemlubwwieluprzypadkach

-alternatywą.

Cenyminimalneimaksymalnemogąbyćrównieżwykorzystanedokonstrukcjinie-

parametrycznychmetodpomiaruzmiennościskonstruowanychnapodstawiedanychowy-

sokiejczęstotliwości,takichjakzrealizowanyzakrescen(Christensen,Podolskij2007;Mar-

tens,vanDijk2007).Tatematykaniebędziejednakrozwijanawmonograﬁi,ponieważ

jestonapoświęconametodomimodelombudowanymnapodstawiedanychdziennych.

Cenyminimalneimaksymalnemogąbyćrównieżrozpatrywanezpunktuwidzeniateo-

riiwartościekstremalnych,znajdującejcorazpowszechniejszezastosowaniewanalizie

ryzykanarynkachﬁnansowych.Wartościekstremalnesąwtymprzypadkurozumiane

jednakszerzej,jakowartości,któreprzekraczająustalonąwartośćprogowąinieograni-

czająsiędocenminimalnychimaksymalnych.Tatematykarównieżniebędzieporuszana

wtejpracy.

Prezentowanamonograﬁajestpierwsząpublikacjąwliteraturzeświatowejpoświęconą

modelomzmiennościzakresucen.Mimowieluprac,jakiepowstałynatematwykorzystania

cenminimalnychimaksymalnychwanalizierynkówﬁnansowych,jedynąpracąprzeglą-

dowąbyłdotychczasartykułRayaY

.Chou,Heng-ChihaChouiNathanaLiu(2009)wraz

zjegopóźniejszymwznowieniem(Chou,Chou,Liu2015).Modelomwielowymiarowym

poświęconownimzaledwiejedenpodpunkt,liczącyniecałedwiestrony.

Głównymicelamipracysą:

1.Prezentacjaorazklasyﬁkacjajednowymiarowychiwielowymiarowychmodelizmien-

nościskonstruowanychnapodstawiecenminimalnychimaksymalnych.

Wstęp

Brak wyników

Ceny minimalne i maksymalne w modelowaniu i prognozowaniu zmienności oraz zależności na rynkach finansowych

Treść książki

Znajdź bibliotekę blisko siebie, i uzyskaj dostęp do ebooka w systemie IBUK Libra