• Refine Query
  • Source
  • Publication year
  • to
  • Language
  • 1
  • 1
  • Tagged with
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • About
  • The Global ETD Search service is a free service for researchers to find electronic theses and dissertations. This service is provided by the Networked Digital Library of Theses and Dissertations.
    Our metadata is collected from universities around the world. If you manage a university/consortium/country archive and want to be added, details can be found on the NDLTD website.
1

High frequency data aggregation and Value-at-Risk / Aukšto dažnio duomenų agregavimas ir vertės pokyčio rizika

Pranckevičiūtė, Milda 20 September 2011 (has links)
Value-at-risk (VaR) model as a tool to estimate market risk is considered in the thesis. It is a statistical model defined as the maximum future loss due to likely changes in the value of financial assets portfolio during a certain period with a certain probability. A new definition of the aggregated VaR is given and the empirical study about different currencies position VaR estimates’ dependence on data aggregation functions (pointwise, maximum value, minimum value and average value) is provided. Functional ρ−GARCH(1,1) model is introduced and theorems of the stationary solution existence and maximum likelihood estimators of model parameters consistency are proved. Additionally, some examples of the model taking known density function of aggregated observations are given. Next, the general Hilbert space valued time series is presented and GARCH(1,1) model with univariate volatility is investigated. Theorems of the stationary solution existence, maximum likelihood estimators of model parameters consistency and asymptotic normality are proved; the analysis of residuals is provided. In the last chapter of the thesis the empirical study about Hurst index intraday value dependence on data aggregation taking different foreign currencies’ absolute returns is presented. / Disertacijoje nagrinėjamas vertės pokyčio rizikos modelis. Tai toks statistinis modelis, kurį taikant su tam tikra tikimybe įvertinamas didžiausias galimas nustatyto laikotarpio nuostolis, kredito įstaigos patiriamas dėl neigiamų taikomos finansinės priemonės vertės pokyčių. Apibrėžiamas agreguotų duomenų vertės pokyčio rizikos modelis ir pateikiamas praktinis tyrimas apie valiutų pozicijos vertės pokyčio rizikos modelio įvertinių priklausomybę nuo duomenų agregavimo taisyklės (pataškio, didžiausios vertės, mažiausios vertės ir vidutinės vertės). Kitame disertacijos skyriuje pristatomas naujas funkcinis ρ−GARCH(1,1) modelis, įrodomos stacionaraus sprendinio egzistavimo ir didžiausio tikėtinumo metodu įvertintų parametrų suderinamumo teoremos. Taip pat pateikiama keletas apibrėžtojo modelio pavyzdžių, kai žinoma agreguotų grąžų tankio funkcija. Disertacijoje apibrėžiamas Hilberto erdvės GARCH(1,1) modelis su vienmačiu kintamumu. Nagrinėjamos modelio savybės ir įrodomos stacionaraus sprendinio egzistavimo, didžiausio tikėtinumo metodu vertinamų parametrų suderinamumo ir asimptotinio normalumo teoremos, atliekama liekanų analizė. Paskutiniame disertacijos skyriuje aprašomas atliktas empirinis tyrimas apie Hursto indekso, kaip ilgos atminties parametro, priklausomybę nuo agregavimo taisyklės dienos metu, pasitelkiant absoliučias valiutų kursų grąžas.
2

Aukšto dažnio duomenų agregavimas ir vertės pokyčio rizika / High frequency data aggregation and Value-at-Risk

Pranckevičiūtė, Milda 20 September 2011 (has links)
Disertacijoje nagrinėjamas vertės pokyčio rizikos modelis. Tai toks statistinis modelis, kurį taikant su tam tikra tikimybe įvertinamas didžiausias galimas nustatyto laikotarpio nuostolis, kredito įstaigos patiriamas dėl neigiamų taikomos finansinės priemonės vertės pokyčių. Apibrėžiamas agreguotų duomenų vertės pokyčio rizikos modelis ir pateikiamas praktinis tyrimas apie valiutų pozicijos vertės pokyčio rizikos modelio įvertinių priklausomybę nuo duomenų agregavimo taisyklės (pataškio, didžiausios vertės, mažiausios vertės ir vidutinės vertės). Kitame disertacijos skyriuje pristatomas naujas funkcinis ρ−GARCH(1,1) modelis, įrodomos stacionaraus sprendinio egzistavimo ir didžiausio tikėtinumo metodu įvertintų parametrų suderinamumo teoremos. Taip pat pateikiama keletas apibrėžtojo modelio pavyzdžių, kai žinoma agreguotų grąžų tankio funkcija. Disertacijoje apibrėžiamas Hilberto erdvės GARCH(1,1) modelis su vienmačiu kintamumu. Nagrinėjamos modelio savybės ir įrodomos stacionaraus sprendinio egzistavimo, didžiausio tikėtinumo metodu vertinamų parametrų suderinamumo ir asimptotinio normalumo teoremos, atliekama liekanų analizė. Paskutiniame disertacijos skyriuje aprašomas atliktas empirinis tyrimas apie Hursto indekso, kaip ilgos atminties parametro, priklausomybę nuo agregavimo taisyklės dienos metu, pasitelkiant absoliučias valiutų kursų grąžas. / Value-at-risk (VaR) model as a tool to estimate market risk is considered in the thesis. It is a statistical model defined as the maximum future loss due to likely changes in the value of financial assets portfolio during a certain period with a certain probability. A new definition of the aggregated VaR is given and the empirical study about different currencies position VaR estimates’ dependence on data aggregation functions (pointwise, maximum value, minimum value and average value) is provided. Functional ρ−GARCH(1,1) model is introduced and theorems of the stationary solution existence and maximum likelihood estimators of model parameters consistency are proved. Additionally, some examples of the model taking known density function of aggregated observations are given. Next, the general Hilbert space valued time series is presented and GARCH(1,1) model with univariate volatility is investigated. Theorems of the stationary solution existence, maximum likelihood estimators of model parameters consistency and asymptotic normality are proved; the analysis of residuals is provided. In the last chapter of the thesis the empirical study about Hurst index intraday value dependence on data aggregation taking different foreign currencies’ absolute returns is presented.

Page generated in 0.057 seconds