Modelování a predikce volatility finančních časových řad směnných kurzů - Žižka, David (2015)
Disertační práce se zaměřuje na modelování a prognózování podmíněného rozptylu časových řad směnných kurzů. Základním využitým přístupem pro modelování podmíněného rozptylu jsou modely třídy (G)ARCH a jejich variace. Modelování podmíněné střední hodnoty je založeno na využití autoregresních modelů AR. Z důvodu nesplnění jednoho ze základních předpokladů těchto modelů (předpoklad normality) je důležitou součástí práce i podrobná analýza nepodmíněných rozdělení logaritmů výnosů, která dále umožňuje zvolit vhodný předpoklad o rozdělení nesystematické složky modelů podmíněného rozptylu založených na (G)ARCH modelech. Využitím předpokladu leptokurtických rozdělení vede k významnému zlepšení předpovědí volatility ve srovnání s normálním rozdělením. V této souvislosti jsou často využívána GED a Studentovo t rozdělení, která jsou i základními stavebními kameny této práce. Navíc jsou v práci aplikována i méně známá rozdělení; Johnsonovo SU a normální inverzní Gaussovo rozdělení. Pro modelování podmíněného rozptylu je testováno velké množství lineárních i nelineárních modelů. Lineární modely zastupují modely ARCH, GARCH, GARCH in mean, integrovaný GARCH, frakcionálně integrovaný GARCH a HYGARCH. V případě přítomnosti asymetrického vlivu kladných a záporných výnosů na podmíněný rozptyl jsou aplikovány nelineární modely EGARCH, GJR-GARCH, APARCH a FIEGARCH. S využitím vhodných modelů, podle zvolených kritérií, jsou provedeny bodové předpovědi podmíněného rozptylu s různými dlouhodobými a krátkodobými předpovědními horizonty. Výstupy tradičních parametrických modelů volatility (G)ARCH jsou porovnány se semi-parametrickými přístupy založenými na neuronových sítích, které našly široké uplatnění nejen v klasifikačních úlohách, ale i v úlohách predikce časových řa