Modelowanie zmienności i ryzyka. Metody ekonometrii finansowej

Ekonometria finansowa, włączana zarówno do finansów, jak i ekonometrii, zajmuje się głównie modelowaniem rynków finansowych. Jej gwałtowny rozwój związany jest z rosnącym zapotrzebowaniem na nowe metody prognozowania zmienności cen instrumentów finansowych i zależności warunkowych pomiędzy ich stopami zwrotu. Metody te są niezbędne dla praktyków wyceniających instrumenty pochodne i szacujących ryzyko inwestycji finansowych. Przystępna forma wykładu wsparta dużą liczbą przykładów modelowania rzeczywistych szeregów z polskiego rynku finansowego umożliwi czytelnikowi zdobycie i utrwalenie konkretnych praktycznych umiejętności m.in. w następujących obszarach tematycznych: Analiza zależności liniowych w finansowych szeregach czasowych Modele zmienności cen instrumentów finansowych (GARCH, SV, przełącznikowe) Szacowanie wartości zagrożonej (VaR) Regresja kwantylowa (modele CAViaR) Modele dynamiki zależności warunkowych (BEKK, DCC, O-GARCH) Adresaci: Książka jest przewodnikiem po problemach i metodach ekonometrii finansowej dla studentów studiów dowolnego stopnia na kierunkach ekonomicznych i matematycznych. Jest także cenną pozycją dla praktyków w instytucjach finansowych i dla osób zainteresowanych modelowaniem i prognozowaniem finansowych szeregów czasowych. Autorzy książki są specjalistami z zakresu ekonometrii finansowej. Dr hab. Małgorzata Doman pracuje na stanowisku profesora nadzwyczajnego w Katedrze Matematyki Stosowanej na Wydziale Informatyki i Gospodarki Elektronicznej Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu. Dr hab. Ryszard Doman jest profesorem nadzwyczajnym Uniwersytetu im. Adama Mickiewicza w Poznaniu, gdzie pełni funkcję kierownika Pracowni Ekonometrii Finansowej na Wydziale Matematyki i Informatyki, Książka dostępna także w wersji elektronicznej. Kliknij i sprawdź --->

Wstęp str. 9 1. Empiryczne własności finansowych szeregów czasowych str. 15 1.1. Procesy stochastyczne i szeregi czasowe str. 16 1.2. Pojęcie stacjonarności szeregu czasowego str. 17 1.3. Funkcja autokorelacji str. 18 1.4. Testowanie normalności rozkładu str. 19 1.5. Procentowe logarytmiczne stopy zwrotu str. 20 1.6. Fakty empiryczne str. 22 1.7. O teorii do praktyki str. 34 1.8. Uwagi str. 44 2. Zależności liniowe w szeregach stóp zwrotu instrumentów finansowych str. 45 2.1. Testy Boxa-Pierce'a i Ljunga-Boxa str. 45 2.2. Szeregi liniowe str. 46 2.3. Modele autoregresji str. 47 2.4. Modele średniej ruchomej str. 61 2.5. Modele ARMA str. 66 2.6. O teorii do praktyki str. 71 2.7. Uwagi str. 74 3. Modelowanie heteroskedastyczności warunkowej str. 75 3.1. Ogólna struktura modelu zmienności str. 76 3.2. Testowanie efektu ARCH str. 78 3.3. Model ARCH str. 79 3.4. Modele GARCH str. 81 3.5. Rozkłady błędu stosowane w modelach GARCH str. 85 3.6. Testowanie jakości dopasowania modelu str. 89 3.7. Ocena jakości prognoz str. 94 3.8. O teorii do praktyki str. 96 3.9. Uwagi str. 104 4. Rodzina modeli typu GARCH str. 105 4.1. Rozszerzenia modelu GARCH(p,q) str. 105 4.2. Estymacja modeli AR-GARCH metodą największej wiarygodności str. 110 4.3. O teorii do praktyki str. 112 4.4. Uwagi str. 118 5. Długa pamięć i persystencja w finansowych szeregach czasowych str. 119 5.1. Model ARIMA str. 120 5.2. Model ARFIMA str. 123 5.3. Długa pamięć i persystencja w szeregach zmienności str. 125 5.4. Testowanie stacjonarności i długiej pamięci str. 128 5.5. O teorii do praktyki str. 133 5.6. Uwagi str. 138 6. Zmienność cen instrumentów finansowych str. 139 6.1. Pojęcie zmienności w ujęciu statycznym i dynamicznym str. 140 6.2. Zmienność zrealizowana str. 142 6.3. Efekty mikrostruktury rynku a zmienność zrealizowana str. 150 6.4. Teoria zmienności zrealizowanej str. 153 6.5. O teorii do praktyki str. 157 6.6. Uwagi str. 166 7. Modele dwuliniowe str. 167 7.1. Charakterystyka modeli dwuliniowych str. 167 7.2. Modele dwuliniowe a zgrupowania zmienności str. 168 7.3. O teorii do praktyki str. 170 7.4. Uwagi str. 175 8. Modele zmienności stochastycznej str. 176 8.1. Charakterystyka modeli zmienności stochastycznej str. 177 8.2. Estymacja modelu SVX str. 179 8.3. Prognozowanie zmienności za pomocą modeli SV str. 183 8.4. Porównanie wyników uzyskanych za pomocą modeli GARCH i SV str. 184 8.5. O teorii do praktyki str. 188 8.6. Uwagi str. 195 9. Wartość zagrożona str. 196 9.1. Metody nieparametryczne szacowania wartości zagrożonej str. 198 9.2. Wyznaczanie wartości zagrożonej za pomocą kwantyli warunkowych str. 201 9.3. Zastosowanie parametrycznych modeli zmienności do wyznaczania VaR str. 202 9.4. Metodologia RiskMetrics str. 03 9.5. Test Kupca str. 203 9.6. Test DQT Engle'a i Manganellego str. 205 9.7. O teorii do praktyki str. 206 9.8. Uwagi str. 218 10. Regresja kwantylowa i modele CAViaR str. 219 10.1. Kwantyle regresyjne str. 219 10.2. Modele CAViaR str. 221 10.3. Estymacja modeli CAViaR str. 223 10.4. O teorii do praktyki str. 225 10.5. Uwagi str. 238 11. Modele przełącznikowe str. 239 11.1. Modele progowe str. 240 11.2. Modele wygładzonego przejścia str. 240 11.3. Model Hamiltona str. 241 11.4. Modele MS-AR-GARCH str. 246 11.5. O teorii do praktyki str. 249 11.6. Uwagi str. 264 12. Modelowanie dynamiki zależności warunkowych str. 265 12.1. Ogólny wielowymiarowy model zmienności str. 266 12.2. Zależności liniowe w szeregach wielowymiarowych str. 267 12.3. Model VEC str. 270 12.4. Model BEKK str. 270 12.5. Model stałych korelacji warunkowych str. 271 12.6. Modele dynamicznych korelacji warunkowych str. 272 12.7. Modele O-GARCH i GO-GARCH str. 275 12.8. Test stałości korelacji str. 276 12.9. O teorii do praktyki str. 277 12.10. Uwagi str. 285 13. Wartość zagrożona portfela str. 286 13.1. Metoda symulacji historycznej str. 286 13.2. Szacowanie wartości zagrożonej portfela za pomocą wielowymiarowych modeli GARCH str. 288 13.3. Koherentne miary ryzyka str. 289 13.4. O teorii do praktyki str. 290 13.5. Uwagi str. 293 Zakończenie str. 295 Dodatek str. 297 Literatura str. 299 Indeks str. 313