JEŘÁBEK, Tomáš. Modelování závislostí ve finančním managementu (Modeling Dependencies in Financial Management). Acta Sting. Brno: Akademie Sting, Neuveden, No 1, p. 22-44. ISSN 1805-1391. 2018.
Other formats:   BibTeX LaTeX RIS
Basic information
Original name Modelování závislostí ve finančním managementu
Name in Czech Modelování závislostí ve finančním managementu
Name (in English) Modeling Dependencies in Financial Management
Authors JEŘÁBEK, Tomáš (203 Czech Republic, guarantor, belonging to the institution).
Edition Acta Sting, Brno, Akademie Sting, 2018, 1805-1391.
Other information
Original language Czech
Type of outcome Article in a journal
Field of Study 50200 5.2 Economics and Business
Country of publisher Czech Republic
Confidentiality degree is not subject to a state or trade secret
RIV identification code RIV/04274644:_____/18:#0000352
Organization unit University of Finance and Administration
Keywords (in Czech) Portfolio; Value at Risk (VaR); kopule; GARCH; zpětné testování
Keywords in English Portfolio; Value at Risk (VaR); copula; GARCH; backtesting
Tags AR 2017-2018, ERIH, RIV_2019, xJ4
Tags Reviewed
Changed by Changed by: Ing. Dominika Moravcová, učo 21787. Changed: 14/3/2019 10:09.
Abstract
Odhad přesné hodnoty rizika investičního portfolia má zásadní význam v kontextu řízení tržních rizik. V rámci řízení portfolií je velmi důležité správné pochopení struktury závislostí mezi aktivy obsaženými v portfoliu. Modelování závislostí mezi akciovými výnosy je komplexním úkolem, a to především, když výsledná rozdělení portfoliových výnosů nejsou gaussovská neboli normální. V těchto případech se jako jeden z možných nástrojů pro popis závislostí jeví kopule. Cílem tohoto článku je nejprve zkoumat vliv různých kopul na přesnost VaR odhadů a následně nalézt model vhodný při aplikaci na akciové portfolio. Celkově docházíme k závěru, že, že přístupy založené na AR-GJR-GARCH modelu s aplikací symetrické Studentovy a Normální kopule a dále s aplikací asymetrické Claytonovy a symetrické Frankovy kopule překonávají tradiční historickou simulaci a varianční-kovarianční metodu pro odhad VaR.
Abstract (in English)
Estimation of the accurate value of the investment portfolio risk is essential in the context of market risk management. In portfolio management, it is very important to understand the structure of dependencies between assets in the portfolio. Modeling dependencies between stock returns is a complex task, especially when the resulting portfolio allocation is not Gaussian or normal. The copula appears as one of the possible tools for describing dependencies in these cases. The aim of this article is to first examine the impact of the different dots on the accuracy of VaR estimates and subsequently to find a model suitable for application to the stock portfolio. Overall, we conclude that AR-GJR-GARCH based approaches with the application of the symmetrical Student and Normal copulas and the application of the asymmetric Clayton and symmetric Frank copulas overcome the traditional historical simulation and the variance-covariance method.
PrintDisplayed: 28/3/2024 15:30