Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Stochastic volatility models" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    Zastosowanie filtru Kalmana do modeli stochastycznej zmienności typu Ornsteina‑Uhlenbecka
    Application of Kalman Filter to Stochastic Volatility Models of the Orstein‑Uhlenbeck Type
    Autorzy:
    Szczepocki, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/658126.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    stochastyczne modele zmienności
    proces Lévy’ego
    stochastic volatility models
    Levy processes
    Opis:
    Barndorff‑Nielsen and Shephard (2001) proposed a class of stochastic volatility models in which the volatility process is the Ornstein‑Uhlenbeck process driven by a Levy process without gaussian component. Parameter estimation of these models is difficult because the appropriate likelihood functions do not have a closed‑form expression. The article deals with application of the Kalman filter technique for parameter estimation of such models. The method is applied to EUR/PLN daily exchange rate data. Empirical application is accompanied with simulation study to examine statistical properties of the estimators.
    O. E. Barndorff‑Nielsen i N. Shephard (2001) zaproponowali klasę modeli stochastycznej zmienności typu Ornsteina‑Uhlenbecka, opartych na procesie Lévy’ego bez składnika Gaussowskiego. Estymacja parametrów modeli tego typu jest trudna, ponieważ nie można wyznaczyć odpowiedniej funkcji wiarygodności w postaci jawnego wzoru. W artykule zaprezentowana zostanie propozycja zastosowania filtru Kalmana do wyznaczania estymatorów parametrów w przypadku złożenia kilku procesów zmienności. Podejście to zostanie wykorzystane do modelowania kursu EUR/PLN. Empiryczny przykład uzupełnia eksperyment symulacyjny mający na celu zbadanie własności tak otrzymanych estymatorów.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2018, 4, 337; 183-201
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Sekwencyjna metoda Monte Carlo i jej zastosowanie do modelowania zmienności inflacji w Polsce
    Sequential Monte Carlo method and its application for modelling inflation volatility in Poland
    Autorzy:
    Brzozowska-Rup, Katarzyna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2041251.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    algorytm EM
    Inflacja
    metoda SMC
    model CIR
    Modele zmienności stochastycznej
    CIR model
    Expectation-Maximization (EM) algorithm
    Inflation
    Sequential Monte Carlo method
    Stochastic volatility models
    Opis:
    The aim of the article is to present a selected model of stochastic volatility to describe inflation volatility in Poland, with particular emphasis on the possibility of using the estimation technique based on the Sequential Monte Carlo method. A model of stochastic volatility is presented, in which conditional variance is treated as an unobserved variable described by the one-factor Cox, Ingersoll and Ross model (CIR, 1985). The advantages and effectiveness of the proposed method are presented on the basis of monthly inflation rates in Poland from 2004 to 2017.
    Celem artykułu jest zaprezentowanie wybranego modelu stochastycznej zmienności do opisu zmienności inflacji w Polsce, ze szczególnym uwzględnieniem możliwości zastosowania techniki estymacji wykorzystującej sekwencyjną metodę Monte Carlo (ang. Sequential Monte Carlo method, SMC). Przedstawiono model zmienności stochastycznej, w którym wariancja warunkowa jest traktowana jako zmienna nieobserwowana opisywana za pomocą jednoczynnikowego modelu Coxa, Ingersola i Rossa (CIR) [Cox, Ingersoll, Ross, 1985]. Zalety oraz efektywność proponowanej metody zaprezento-wano na podstawie miesięcznych danych historycznych poziomu inflacji w Polsce w latach 2004-2017.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2020, 395; 21-36
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Which Option Pricing Model Is the Best? HF Data for Nikkei 225 Index Options
    Autorzy:
    Kokoszczyński, Ryszard
    Sakowski, Paweł
    Ślepaczuk, Robert
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1357377.pdf
    Data publikacji:
    2019-04-01
    Wydawca:
    Uniwersytet Warszawski. Wydział Nauk Ekonomicznych
    Tematy:
    Option pricing models
    high-frequency data
    realized volatility
    implied volatility
    stochastic volatility
    emerging markets
    Opis:
    In this study, we analyse the performance of option pricing models using 5-minutes transactional data for the Japanese Nikkei 225 index options. We compare 6 different option pricing models: the Black (1976) model with different assumptions about the volatility process (realized volatility with and without smoothing, historical volatility and implied volatility), the stochastic volatility model of Heston (1993) and the GARCH(1,1) model. To assess the model performance, we use median absolute percentage error based on differences between theoretical and transactional options prices. We present our results with respect to 5 classes of option moneyness, 5 classes of option time to maturity and 2 option types (calls and puts). The Black model with implied volatility (BIV) comes as the best and the GARCH(1,1) as the worst one. For both call and put options, we observe the clear relation between average pricing errors and option moneyness: high error values for deep OTM options and the best fit for deep ITM options. Pricing errors also depend on time to maturity, although this relationship depend on option moneyness. For low value options (deep OTM and OTM), we obtained lower errors for longer maturities. On the other hand, for high value options (ITM and deep ITM) pricing errors are lower for short times to maturity. We obtained similar average pricing errors for call and put options. Moreover, we do not see any advantage of much complex and time-consuming models. Additionally, we describe liquidity of the Nikkei225 option pricing market and try to compare the results we obtain here with a detailed study for Polish emerging option market (Kokoszczyński et al. 2010b).
    Źródło:
    Central European Economic Journal; 2017, 4, 51; 18 - 39
    2543-6821
    Pojawia się w:
    Central European Economic Journal
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    On the Empirical Importance of Periodicity in the Volatility of Financial Returns - Time Varying GARCH as a Second Order APC(2) Process
    Autorzy:
    Mazur, Błażej
    Pipień, Mateusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/483329.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    GARCH models
    Bayesian inference
    periodically correlated stochastic processes
    volatility
    unconditional variance
    Opis:
    We discuss the empirical importance of long term cyclical effects in the volatility of financial returns. Following Amado and Terasvirta (2009), Cizek and Spokoiny (2009) and others, we consider a general conditionally heteroscedastic process with stationarity property distorted by a deterministic function that governs the possible time variability of the unconditional variance. The function proposed in this paper can be interpreted as a finite Fourier approximation of an Almost Periodic (AP) function as defined by Corduneanu (1989). The resulting model has a particular form of a GARCH process with time varying parameters, intensively discussed in the recent literature. In the empirical analyses we apply a generalisation of the Bayesian AR(1)-GARCH model for daily returns of S&P500, covering the period of sixty years of US postwar economy, including the recently observed global financial crisis. The results of a formal Bayesian model comparison clearly indicate the existence of significant long term cyclical patterns in volatility with a strongly supported periodic component corresponding to a 14 year cycle. Our main results are invariant with respect to the changes of the conditional distribution from Normal to Student-t and to the changes of the volatility equation from regular GARCH to the Asymmetric GARCH.
    Źródło:
    Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2012, 4, 2; 95-116
    2080-0886
    2080-119X
    Pojawia się w:
    Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    On detection of homogeneous segments of observations in financial time series
    Wykrywanie jednorodnych segmentów obserwacji w finansowych szeregach czasowych
    Autorzy:
    Sarnowski, Wojciech
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/905687.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    detection of change-points
    minimum contrast estimator
    GARCH models
    stochastic volatility
    Opis:
    The aim of this article is to present financial data modelling in presence of stochastic disorders. Change-point analysis is applied. We adapt universal method of change-point detection for disorder in parameters of GARCH processes. A comparison of the model fitted to whole sample with models built on homogenous data subset is made.
    Praca podejmuje zagadnienie modelowania finansowych szeregów czasowych w obecności rozregulowań struktury probabilistycznej. Zmiany wykrywane są za pomocą uniwersalnej metody detekcji zaadaptowanej do wykrywania rozregulowań w parametrach procesów typu GARCH. Przeprowadzona została statystyczna analiza jakości modeli uwzględniających wykryte zaburzenia z modelami, które zakładają iż ciąg danych ma jednorodną strukturę probabilistyczną.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2008, 216
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wpływ wartości ekstremalnych na zmienność stochastyczną
    The Impact of Extreme Observations on Stochastic Volatility
    Autorzy:
    Majewska, Justyna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/591034.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Estymacja
    Model Blacka-Scholesa
    Modele stochastyczne
    Procesy zmienności stochastycznej
    Black-Scholes model
    Estimation
    Stochastic models
    Stochastic Volatility Processes
    Opis:
    This article takes up validity of the use (on the Polish capital market) of stochastic models which take into account extreme observations. In the comparative analysis aside from the SV been considered models whose structure can better describe the appearance of extreme observations.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2013, 162; 131-143
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-6 z 6

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies