Statistické metody predikce volatility - Žáčková, Kristýna (2020)
Diplomová práce se zaměřuje na modelování a prognózu podmíněného rozptylu časových řad měnového kurzu. Základní přístupy k modelování volatility v práci vycházejí z klasické statistiky. Zkoumané modely třídy (G)ARCH a jejich variace, konkrétně se jedná o modely ARCH, GARCH, FIGARCH, EGARCH, GJR-GARCH a HARCH, byly aplikovány na časovou řadu měnového kurzu EUR/USD spětiminutovou, hodinovou a denní frekvencí. Po provedené analýze rozdělení logaritmických výnosů byl stanoven předpoklad leptokurtického rozdělení, díky čemuž je v modelech dosaženo lepších výsledků ve srovnání s rozdělením normálním. Využíváno je GED a Studentovo t rozdělení. Nejúspěšnější byly obecně modely zohledňující asymetrii a dlouhou paměť v časové řadě, která byla patrná především u denní časové řady. Pro každou frekvenci dosahoval nejlepších výsledků jiný typ modelu, přesto žádný model nebyl schopen zachytit veškeré informace obsažené v modelech časových řad.