Heavy tails and market risk measures : the case of Czech stock market
Těžké chvosty a měřítka tržního rizika : na příkladu českého akciového trhu
diplomová práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/34240Identifikátory
SIS: 89701
Kolekce
- Kvalifikační práce [18158]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Bubák, Vít
Fakulta / součást
Fakulta sociálních věd
Obor
Ekonomie
Katedra / ústav / klinika
Institut ekonomických studií
Datum obhajoby
8. 9. 2010
Nakladatel
Univerzita Karlova, Fakulta sociálních vědJazyk
Angličtina
Známka
Výborně
Těžké chvosty jsou jedním z mnoha dobře zdokumentovaných stylizovaných faktů o chování výnosů finančních aktiv. V první části této práce se zabýváme metodami odhadu parametru chvostu rozdělení výnosů hlavního českého akciového indexu PX a za tímto účelem zkoumáme řadu parametrických a polo-parametrických postupů. Výsledky naznačují, že chování chvostů rozdělení výnosů indexu PX je v souladu s empirickými výsledky dostupnými v literatuře. Ve druhé části práce definujeme dvě jednoduchá měřítka tržního rizika, Value at Risk a Expected Shortfall. Spolu s tradičními metodami odhadu založenými na normálním rozdělení diskutujeme i metody založené na výsledcích první části práce, které berou v potaz odlišné chování chvostů. Porovnání výsledků nás vede k závěru, že modelování finančních výnosů pomocí normálního rozdělení může vést k závažnému podcenění rizik.
One of the stylized facts about the behaviour of financial returns is that they tend to exhibit more probability mass in the tails of the distribution than would be suggested by the normal distribution. This phenomenon is called heavy tails. The first part of this thesis focuses on examining the tails of a distribution of returns to Czech stock market index PX. Parametric and semi-parametric approaches to estimation of the tail index, a measure of heaviness of tails, are applied and compared. The results indicate that the tails behave in a way one would expect from emerging market stock index. In the second part of the thesis, we introduce two simple measures of market risk, Value at Risk and Expected Shortfall, and compare traditional methods of their estimation with methods adjusted for presence of heavy tails. We conclude that reliance on the normal distribution in modelling the returns can lead to serious underestimation of risks inherent in the underlying process.