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" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 17
Tytuł:
Zastosowanie iterowanej filtracji do estymacji parametrów wariancji chwilowej w ramach niegaussowskich procesów stochastycznej zmienności typu Ornsteina-Uhlenbecka
Application of Iterated Filtering for Parametric Estimation of Instantaneous Variance in the Case of Non-Gaussian Ornstein-Uhlenbeck Stochastic Volatility Processes
Autorzy:
Szczepocki, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/964939.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
stochastyczna zmienność
proces Ornsteina-Uhlenbecka
iterowana filtracja
stochastic volatility
ornstein-uhlenbeck process
iterated filtering
Opis:
Artykuł przedstawia propozycję estymacji parametrów wariancji chwilowej za pomocą iterowanej filtracji z wykorzystaniem estymatora wariancji zrealizowanej w modelach stochastycznej zmienności typu Ornsteina-Uhlenbecka opartych na niegaussowskich procesach Lévy’ego. Przydatność zaproponowanej metody jest zilustrowana w badaniu empirycznym opartym na wariancji zrealizowanej wyznaczonej dla indeksu S&P500. Dokładność estymacji jest zweryfikowana w eksperymencie symulacyjnym.
The article presents a method for parametric estimation of instantaneous variance in the case of non-Gaussian Ornstein-Uhlenbeck stochastic volatility process by means of the iterated filtering and realized variance estimator. The method is applied to realized variance of S&P500 index data. Empirical application is accompanied with simulation study to examine performance of the estimation technique.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2019, 66, 1; 51-68
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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:
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
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:
The Bayesian Methods of Jump Detection: The Example of Gas and EUA Contract Prices
Autorzy:
Kostrzewski, Maciej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2076144.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
jump
jump-diffusion model
stochastic volatility
double exponential distribution
commodity markets
Nauki Humanistyczne i Społeczne
Opis:
In the paper we present and apply a Bayesian jump-diffusion model and stochastic volatility models with jumps. The problem of how to classify an observation as a result of a jump is addressed, under the Bayesian approach, by introducing latent variables. The empirical study is focused on the time series of gas forward contract prices and EUA futures prices. We analyse the frequency of jumps and relate the moments in which jumps occur to calendar effects or political and economic events and decisions. The calendar effects explain many jumps in gas contract prices. The single jump is identified in the EUA futures prices under the SV-type models. The jump is detected on the day the European Parliament voted against the European Commission’s proposal of backloading. The Bayesian results are compared with the outcomes of selected non-Bayesian techniques used for detecting jumps.
Źródło:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2019, 2; 107-131
2080-0886
2080-119X
Pojawia się w:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
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:
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:
Modelling of the National Power System’s Daily Balancing Conditions in the Long-Term Horizon
Modelowanie warunków dobowego bilansowania KSE w długim horyzoncie czasu
Autorzy:
Czarnecki, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/952899.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
ENERGA
Tematy:
daily NPS balancing
volatility of demand for RES generation output
stochastic modelling
dobowe bilansowanie KSE
modelowanie stochastyczne
zmienność zapotrzebowania na moc
OZE
Opis:
The paper presents a proposal of a stochastic methodology to assess the conditions of the daily balancing of the National Power System (NPS) in a long-term perspective. The simulation consists in multiple generation of time series corresponding to daily variation of individual components of the NPS power balance. The randomly generated time series take into account daily and seasonal variability of the power balance components consisting of power demand, output of non-centrally dispatched generating units (nJWCD), including renewable energy sources (RES), and centrally dispatched generating units (JWCD), which allows one to analyse the coincidence of many changing power balance components. The simulation results are the mean annual values and probability distributions of: 1. use of NPS regulatory resources, e.g. pumped storage power plants (ESP) 2. occurrence of critical events, e.g. power regulation bandwidth deficit or violation of the minimum number of operating JWCD criterion 3. events involving the need to limit RES power due to NPS operational security.
W artykule przedstawiono propozycję metodyki stochastycznej oceny warunków dobowego bilansowania Krajowego Systemu Elektroenergetycznego (KSE) w długim horyzoncie czasu. Symulacja polega na wielokrotnym generowaniu szeregów czasowych odpowiadających dobowym przebiegom poszczególnych składowych bilansu mocy KSE. Generowane losowo przebiegi uwzględniają dobową i sezonową zmienność składników bilansu mocy składającego się z zapotrzebowania na moc odbiorców, generacji jednostek wytwórczych niebędących centralnie dysponowanymi (nJWCD), w tym odnawialnych źródeł energii (OZE), oraz jednostek wytwórczych centralnie dysponowanych (JWCD), co pozwala na analizę koincydencji wielu zmieniających się składowych bilansu mocy. Wynikiem symulacji są średnie roczne wartości oraz rozkłady prawdopodobieństwa: 1. wykorzystania zasobów regulacyjnych w KSE, np. elektrowni szczytowo-pompowych (ESP) 2. występowania krytycznych zdarzeń, np. deficytu pasma regulacji mocy lub naruszenia kryterium minimalnej wymaganej ilości pracujących JWCD 3. zdarzeń polegających na konieczności ograniczania mocy OZE ze względu na bezpieczeństwo pracy KSE.
Źródło:
Acta Energetica; 2018, 1; 34-39
2300-3022
Pojawia się w:
Acta Energetica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Markov Switching In-Mean Effect. Bayesian Analysis in Stochastic Volatility Framework
Autorzy:
Kwiatkowski, Łukasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/483277.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
Markov switching
stochastic volatility
risk premium
in-mean effect
Bayesian analysis
Opis:
In the study we introduce an extension to a stochastic volatility in mean model (SV-M), allowing for discrete regime switches in the risk premium parameter. The logic behind the idea is that neglecting a possibly regimechanging nature of the relation between the current volatility (conditional standard deviation) and asset return within an ordinary SV-M specification may lead to spurious insignificance of the risk premium parameter (as being 'averaged out' over the regimes). Therefore, we allow the volatility in-mean effect to switch over different regimes according to a discrete homogeneous twostate Markov chain. We treat the new specification within the Bayesian framework, which allows to fully account for the uncertainty of model parameters, latent conditional variances and hidden Markov chain state variables. Standard Markov Chain Monte Carlo methods, including the Gibbs sampler and the Metropolis-Hastings algorithm, are adapted to estimate the model and to obtain predictive densities of selected quantities. Presented methodology is applied to analyse series of the Warsaw Stock Exchange index (WIG) and its sectoral subindices. Although rare, once spotted the switching inmean effect substantially enhances the model fit to the data, as measured by the value of the marginal data density.
Źródło:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2010, 2, 1; 59-94
2080-0886
2080-119X
Pojawia się w:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Estimation of Yu and Meyer bivariate stochastic volatility model by iterated filtering
Autorzy:
Szczepocki, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2204278.pdf
Data publikacji:
2023-05-31
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
multivariate stochastic volatility
iterated filtering
particle filters
Opis:
In financial applications, understanding the asset correlation structure is crucial to tasks such as asset pricing, portfolio optimisation, risk management, and asset allocation. Thus, modelling the volatilities and correlations of multivariate stock market returns is of great importance. This paper proposes the iterated filtering algorithm for estimating the bivariate stochastic volatility model of Yu and Meyer. The iterated filtering method is a frequentist-based approach that utilises particle filters and can be applied to estimating the parameters of non-linear or non-Gaussian state-space models. The paper presents an empirical example that demonstrates the way in which the proposed estimation method might be used to estimate the correlation between the returns of two assets: Standard and Poor's 500 index and the price of gold in US dollars. This is accompanied by a simulation study that proves the validity of the approach.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2022, 69, 4; 1-19
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Estimation of the Cholesky Multivariate Stochastic Volatility Model Using Iterated Filtering
Estymacja wielowymiarowego modelu stochastycznej zmienności z dekompozycją Choleskiego przy użyciu iterowanej filtracji
Autorzy:
Szczepocki, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/28407803.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
multivariate stochastic volatility
iterated filtering
particle filters
the Cholesky Multivariate Stochastic Volatility (ChMSV) Model
wielowymiarowe modele stochastycznej zmienności
iterowana filtracja
filtry cząsteczkowe
Opis:
Aim: The paper aims to propose a new estimation method for the Cholesky Multivariate Stochastic Volatility Model based on the iterated filtering algorithm (Ionides et al., 2006, 2015). Methodology: The iterated filtering method is a frequentist-based technique that through multiple repetitions of the filtering process, provides a sequence of iteratively updated parameter estimates that converge towards the maximum likelihood estimate. Results: The effectiveness of the proposed estimation method was shown in an empirical example in which the Cholesky Multivariate Stochastic Volatility Model was used in a study on safe-haven assets of one market index: Standard and Poor’s 500 and three safe-haven candidates: gold, Bitcoin and Ethereum. Implications and recommendations: In further research, the iterating filtering method may be used for more advanced multivariate stochastic volatility models that take into account, for example, the leverage effect (as in Ishihara et al., 2016) and heavy-tailed errors (as in Ishihara and Omori, 2012). Originality/Value: The main contribution of the paper is the proposition of a new estimation method for the Cholesky Multivariate Stochastic Volatility Model based on iterated filtering algorithm This is one of the few frequentist-based statistical inference methods for multivariate stochastic volatility models.
Cel: Celem artykułu jest zaproponowanie nowej metody estymacji dla wielowymiarowego modelu stochastycznej zmienności z dekompozycją Choleskiego w oparciu o algorytm iterowanej filtracji (Ionides et al., 2006, 2015). Metodyka: Iterowana filtracja jest metodą należącą do klasycznego częstościowego wnioskowania, która poprzez wielokrotne powtórzenia procesu filtrowania zapewnia sekwencję aktualizowanych oszacowań parametrów zbieżnych do estymatora największej wiarygodności. Wyniki: Efektywność zaproponowanej metody estymacji została pokazana na przykładzie empirycznym, w którym wykorzystano wielowymiarowy model stochastyczny zmienności z dekompozycją Choleskiego w badaniu aktywów bezpiecznej przystani dla jednego indeksu rynkowego: Standard and Poor's 500 oraz trzech kandydatów na aktywa bezpiecznej przystani: złota, Bitcoina i Ethereum. Implikacje i rekomendacje: W dalszych badaniach metodę iterowanej filtracji można zastosować do bardziej zaawansowanych wielowymiarowych modeli zmienności stochastycznej, które uwzględniają np. efekt dźwigni (Ishihara et al., 2016) oraz rozkłady gruboogonowe (Ishihara i Omori, 2012). Oryginalność/Wartość: Głównym osiągnięciem artykułu jest propozycja nowej metody estymacji wielowymiarowego modelu stochastycznej zmienności z dekompozycją Choleskiego w oparciu o iterowany algorytm filtrowania. Jest to jedna z niewielu metod klasycznego częstościowego wnioskowania dla wielowymiarowych modeli stochastycznej zmienności.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2023, 27, 4; 44-58
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bayesian SVLEDEJ Model for Detecting Jumps in Logarithmic Growth Rates of One Month Forward Gas Contract Prices
Autorzy:
Kostrzewski, Maciej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2076470.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
jump-diffusion model
stochastic volatility
Bayesian approach
MCMC methods
gas forward prices
Opis:
A Bayesian stochastic volatility model with a leverage effect, normal errors and jump component with the double exponential distribution of a jump value is proposed. The ready to use Gibbs sampler is presented, which enables one to conduct statistical inference. In the empirical study, the SVLEDEJ model is applied to model logarithmic growth rates of one month forward gas prices. The results reveal an important role of both jump and stochastic volatility components.
Źródło:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2016, 3; 161-179
2080-0886
2080-119X
Pojawia się w:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bayesian Analysis of Stochastic Volatility Model and Portfolio Allocation
Bayesowska analiza modelu zmienności stochastycznej w optymalizacji portfela
Autorzy:
Pajor, Anna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/907594.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
multivariate stochastic volatility model
Bayesian analysis
portfolio allocation
Markov chain Monte Carlo
Opis:
In this paper we present the multivariate stochastic volatility model based on the Cholesky decomposition. This model and the Bayesian approach is used to model bivariate daily financial time series and construct an optimal portfolio. We consider the hypothetical portfolios consisted of two currencies that were most important for the Polish economy: the US dollar and the German mark. In the optimization process we used the predictive distributions of future returns and the predictive covariance matrix obtained from the MSV model.
W artykule przedstawiono model zmienności stochastycznej, oparty na dekompozycji Choleskiego. Następnie model SV oraz podejście Bayesowskie zostało wykorzystane do modelowania zmienności dwuwymiarowych finansowych szeregów czasowych oraz budowy optymalnego portfela walutowego. Rozważono hipotetyczny portfel, w skład którego wchodzą złotówkowe kursy dwóch walut: dolara amerykańskiego i marki niemieckiej. W procesie optymalizacji portfela wykorzystano predyktywny rozkład stóp zwrotu oraz predyktywny rozkład macierzy warunkowych kowariancji, uzyskany w rozważanym modelu MSV za pomocą metod Monte Carlo (MCMC).
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2005, 192
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bayesian Analysis of a Regime Switching In-Mean Effect for the Polish Stock Market
Autorzy:
Kwiatkowski, Łukasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/483371.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
Markov switching
stochastic volatility
risk premium
in-mean effect
Bayesian analysis
Opis:
The study aims at a statistical verification of breaks in the risk-return relationship for shares of individual companies quoted at the Warsaw Stock Exchange. To this end a stochastic volatility model incorporating Markov switching in-mean effect (SV-MS-M) is employed. We argue that neglecting possible regime changes in the relation between expected return and volatility within an ordinary SV-M specification may lead to spurious insignificance of the risk premium parameter (as being 'averaged out' over the regimes). Therefore, we allow the volatility-in-mean effect to switch over different regimes according to a discrete homogeneous two- or three-state Markov chain. The model is handled within Bayesian framework, which allows to fully account for the uncertainty of model parameters, latent conditional variances and state variables. MCMC methods, including the Gibbs sampler, Metropolis-Hastings algorithm and the forward-filtering-backward-sampling scheme are suitably adopted to obtain posterior densities of interest as well as marginal data density. The latter allows for a formal model comparison in terms of the in-sample fit and, thereby, inference on the 'adequate' number of the risk premium regimes.
Źródło:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2011, 3, 4; 187-219
2080-0886
2080-119X
Pojawia się w:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 17

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