Stochastic Volatility and Realized Stochastic Volatility Models
Niniejsza rozprawa zagłębia się w najnowsze osiągnięcia w stochastycznych modelach zmienności, podkreślając wykorzystanie symulacji Monte Carlo łańcucha Markowa do szacowania parametrów modelu oraz prognozowania zmienności i kwantyli zwrotów z aktywów finansowych. Modelowanie zmienności finansowych szeregów czasowych stanowi kluczowy aspekt finansów, ponieważ odgrywa istotną rolę w przewidywaniu rozkładów zwrotów i zarządzaniu ryzykiem. Wśród różnych dostępnych modeli ekonometrycznych, stochastyczny model zmienności był popularnym wyborem, szczególnie w porównaniu z innymi modelami, takimi jak modele GARCH, ponieważ wykazał on lepszą wydajność w poprzednich badaniach empirycznych pod względem dopasowania, prognozowania zmienności i oceny miar ryzyka ogona, takich jak wartość zagrożona i oczekiwany niedobór.
Książka analizuje również rozszerzenie podstawowego stochastycznego modelu zmienności, obejmujące skośny rozkład błędu zwrotu i równanie pomiaru zrealizowanej zmienności. Wprowadzono koncepcję zmienności zrealizowanej, nowo ustanowionego estymatora zmienności wykorzystującego dane o zwrotach śróddziennych, a także przedstawiono kompleksowy opis wynikowego modelu zrealizowanej zmienności stochastycznej. Tekst zawiera dokładne wyjaśnienie kilku efektywnych algorytmów próbkowania dla utajonych zmienności logarytmicznych, a także ilustrację estymacji parametrów i przewidywania zmienności poprzez badania empiryczne wykorzystujące różne dane dotyczące zwrotu z aktywów, w tym kurs wymiany jena do dolara amerykańskiego, Dow Jones Industrial Average i indeks giełdowy Nikkei 225.
Publikacja ta jest wysoce zalecana dla czytelników zainteresowanych najnowszymi osiągnięciami w stochastycznych modelach zmienności i zrealizowanych stochastycznych modelach zmienności, szczególnie w odniesieniu do zarządzania ryzykiem finansowym.
