Ceny minimalne i maksymalne w modelowaniu i prognozowaniu zmienności oraz zależności na rynkach finansowych

• Druk: 2020
• Autor: Piotr Fiszeder
• Wydawca: Wydawnictwo Naukowe PWN

Książka mieści się w centralnym obszarze światowej ekonometrii finansowej. Jej wyjątkowość
polega na tym, że prezentuje modele teoretyczne i wyniki empiryczne związane
z wykorzystaniem w ocenie i prognozowaniu zmienności informacji na temat cen maksymalnych
i minimalnych, a dokładnie mówiąc, różnicy między nimi, czyli zakresu ceny.
Oznacza to, że wykorzystywana jest informacja na temat przebiegu cen w ciągu całego
dnia, a jednocześnie zbiór potrzebnych danych nie jest tak duży, jak w przypadku stosowania
danych śróddziennych i – co najważniejsze – jest łatwo dostępny nawet dla indywidualnego
inwestora.
prof. dr hab. Małgorzata Doman (z recenzji)

Autor dokonał drobiazgowej prezentacji dotychczasowych koncepcji teoretycznych oraz
zaproponował (we współautorstwie) własne modele, które poddał weryfikacji, wykazując
ich przewagę nad klasycznymi rozwiązaniami. Przedstawione wyniki analiz empirycznych
stanowią ważny wkład w rozwój badań nad możliwościami wykorzystania – poszerzonych
w stosunku do typowych podejść – powszechnie dostępnych zbiorów danych w obszarze
modelowania i prognozowania finansowych szeregów czasowych.
dr hab. Krzysztof Piontek, prof. UE we Wrocławiu (z recenzji)

Publikacja jest pierwszą monografią w literaturze światowej poświęconą modelom zmienności
zakresu cen. Jest przeznaczona dla pracowników akademickich, doktorantów oraz
studentów zainteresowanych zastosowaniami metod ilościowych w finansach, a także
dla praktyków rynku finansowego oraz inwestorów poszukujących bardziej wyrafinowanych
narzędzi służących zarządzaniu ryzykiem i podejmowaniu decyzji inwestycyjnych.

• Kategorie:
  1. Ebooki i Audiobooki »
  2. Ebooki »
  3. Ekonomia, biznes
• Język wydania: polski
• ISBN: 978-83-01-21036-6
• ISBN druku: 978-83-01-21030-4
• Liczba stron: 160

Wstęp 9
1. Estymatory wariancji zbudowane na podstawie zakresu cen 15
	1.1. Rozstęp cen jako miara zmienności stóp zwrotu i jego własności 16
		1.1.1. Stosowane miary zmienności 16
		1.1.2. Teoretyczne własności zakresu cen 19
		1.1.3.  Empiryczne charakterystyki zakresu cen 20
	1.2. Podstawowe estymatory wariancji skonstruowane na podstawie zakresu cen 24
		1.2.1. Estymator Parkinsona 27
		1.2.2. Estymator Garmana--Klassa 27
		1.2.3.  Estymator Rogersa- Satchella 28
		1.2.4. Korekty estymatorów uwzględniające skoki cen na otwarcie rynku 29
	1.3. Inne estymatory wariancji z zastosowaniem cen: otwarcia, minimalnych, maksymalnych i zamknięcia 30
		1.3.1. Estymator Yanga- Zhanga 30
		1.3.2. Estymator Buescu-Taksara--Koné 31
		1.3.3.  Estymator Kunitomo 31
		1.3.4. Estymatory Fiszedera--Perczaka 32
		1.3.5. Estymator Meilijsona 34
		1.3.6. Estymatory MNW 34
		1.3.6.1. Estymator dla zerowej wartości dryfu 34
			1.2.6.2. Estymator dla dowolnej wartości dryfu 35
	1.4. Badania porównawcze estymatorów skonstruowanych na podstawie zakresu cen 37
	1.5. Podsumowanie 41
2. Jednowymiarowe modele zmienności – wykorzystanie cen minimalnych i maksymalnych 43
	2.1. Model GARCH skonstruowany na podstawie cen zamknięcia 46
	2.2. Metody stosowane tradycyjnie do opisu wartości oczekiwanych procesów finansowych 48
		2.2.1. Proste metody prognozowania zmienności 48
		2.2.2. Wyniki badań empirycznych 50
	2.3. Ceny minimalne i maksymalne w modelach zmienności opisujących warunkową wariancję stóp zwrotu 53
		2.3.1. Modele GARCH z estymatorem wariancji skonstruowanym na podstawie zakresu cen 54
			2.3.1.1. Model RGARCH 54
			2.3.1.2. Model RGARCHsd 55
			2.3.1.3. Model RHARCH 56
			2.3.1.4. Model GARCH-TR 56
		2.3.2. Model REGARCH 57
		2.3.3. Cykliczny model zmienności 59
		2.3.4. Modyfikacje modelu CARR na podstawie estymatorów wariancji opartych na zakresie cen 60
	2.4. Modele zmienności opisujące warunkowy zakres cen 62
		2.4.1. Model CARR 62
		2.4.2. Model SV zakresu cen 65
		2.4.3. Asymetryczny wpływ dodatnich i ujemnych stóp zwrotu na zmienność 68
			2.4.3.1. Model ACARR 68
			2.4.3.2. Asymetryczny model SV zakresu cen 68
		2.4.4. Inne modele zakresu 69
			2.4.4.1. Model TARR 69
			2.4.4.2. Model TVLCARR 71
			2.4.4.3. Model STCARR 72
			2.4.4.4. Model STARR 72
			2.4.4.5. Przełącznikowy model Markowa zakresu 73
			2.4.4.6. Model FICARR 74
			2.4.4.7. Model CARGPR 75
	2.5. Modele z funkcją wiarygodności określoną na podstawie cen minimalnych i maksymalnych 76
		2.5.1. Modele GARCH 76
		2.5.2. Model zmienności stochastycznej 78
	2.6. Podsumowanie 79
3. Estymatory kowariancji i wielowymiarowe modele zmienności – wykorzystanie cen minimalnych i maksymalnych 81
	3.1. Własności kowariancji stóp zwrotu oszacowanej na podstawie cen minimalnych i maksymalnych 82
	3.2. Estymatory kowariancji i korelacji zbudowane na podstawie zakresu cen 84
		3.2.1. Ko-zakres procesów 85
		3.2.2. Dwuwymiarowa koncepcja zakładająca brak możliwości arbitrażu 87
		3.2.3 Estymator Rogersa- Zhou 88
		3.2.4. Estymator Popova 89
	3.3. Modele BEKK i DCC skonstruowane na podstawie cen zamknięcia 91
		3.3.1. Model BEKK 91
		3.3.2. Modele DCC 93
			3.3.2.1. Model DCC Engle’a 93
			3.3.2.2. Model DCC Tsego--Tsui 95
	3.4. Wielowymiarowe metody stosowane tradycyjnie do opisu wartości oczekiwanych procesów finansowych 96
		3.4.1. Hybrydowa wielowymiarowa metoda EWMA oraz model VAR 96
		3.4.2. Wyniki badań empirycznych 97
	3.5. Wielowymiarowe modele zakresu cen 100
		3.5.1. Modele DCC zakresu 100
			3.5.1.1. Model DCC-CARR 100
			3.5.1.2. Przełącznikowy model Markowa DCC zakresu 102
			3.5.1.3. Model RR-HGADCC 104
			3.5.1.4. Model DCC-RGARCH 107
			3.5.1.5. Model DCC-REGARCH 109
		3.5.2. Model DSTCC-CARR 110
		3.5.3. Modele kopuli skonstruowane na podstawie zakresu cen 111
			3.5.3.1. Model Wu--Lianga 112
			3.5.3.2. Model Chianga-Wanga 114
		3.5.4. Wielowymiarowy model zmienności stochastycznej zakresu dla kursów walutowych 115
	3.6. Wielowymiarowe modele ko-zakresu cen 117
		3.6.1. Model BEKK-HL 117
		3.6.2. Model DCC ko-zakresu 118
		3.6.3.  Trzyrównaniowy model CARR 120
	3.7. Podsumowanie 121
4. Analiza kursów walutowych na rynku Forex 123
	4.1. Podstawowe własności statystyczne badanych szeregów czasowych 124
	4.2. Modelowanie kursów walutowych 130
	4.3. Prognozowanie wariancji i kowariancji stóp zwrotu 135
		4.3.1. Prognozowanie wariancji 136
		4.3.2. Prognozowanie kowariancji 139
		4.3.3. Prognozowanie macierzy kowariancji i korelacji 142
	4.4. Model Markowitza 143
		4.4.1. Dynamiczny proces budowy portfela 144
		4.4.2. Ocena efektywności konstrukcji portfela dla kursów walutowych 145
Zakończenie 149
Bibliografla 151