Volatility of Euro: Trends and Modelling
Volatility of Euro: Trends and Modelling
diploma thesis (DEFENDED)

View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/4479Identifiers
Study Information System: 41141
Collections
- Kvalifikační práce [11320]
Author
Advisor
Referee
Hanousek, Jan
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
Probability, mathematical statistics and econometrics
Department
Department of Probability and Mathematical Statistics
Date of defense
18. 5. 2006
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
English
Grade
Good
Hlavním cílem této práce je modelovat volatilitu kurzu Eura a České Koruny mezi 1.1.1999 a 30.12.2005 a prozkoumat změny v jejím chování. Pro tyto účely vyhledáme okamžiky strukturálních změn v časové řadě směnného kurzu. Podmíněný rozptyl modelujeme pomocí ARCH modelu (model autogresní podmíněné heteroskedasticity) mezi jednotlivými body zlomu. Docházíme k závěru, že přibližně od roku 2002 volatilita Euro-korunového kurzu klesá. Tento závěr nám potvrzuje i měření historické volatility, jak pomocí měsíčních průměrů tak denních pozorování. Tento pokles může být s největší pravděpodobností způsoben změnou měnové politiky, respektive přechodem na jiný režim udržování měnové staility - přímé inflační cílování.
The main objective of this work is to model volatility of Euro to Czech Koruna exchange rate between 1.1.1999 and 30.12.2005 and investigate changes in its behaviour. In order to achieve this we search for structural breaks in exchange rate time series. We model the conditional variance with ARCH model (autoregressive conditional heteroscedasticity) between particular break points. Our findings are that since year 2002 volatility of Euro to Koruna exchange rate has been decreasing. This conclusion is confirmed by measuring historic volatility by using month average and daily observations. This may has been caused by changing monetary policy, more precisely by adopting new regime of maintaining monetary stability - implicit inflation targeting.