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Stochastic volatility models with persistent latent factors: theory and its applications to asset pricesLee, Hyoung Il 10 October 2008 (has links)
We consider the stochastic volatility model with smooth transition and persistent la-
tent factors. We argue that this model has advantages over the conventional stochastic
model for the persistent volatility factor. Though the linear filtering is widely used
in the state space model, the simulation result, as well as theory, shows that it does
not work in our model. So we apply the density-based filtering method; in particular,
we develop two methods to get solutions. One is the conventional approach using
the Maximum Likelihood estimation and the other is the Bayesian approach using
Gibbs sampling. We do a simulation study to explore their characteristics, and we
apply both methods to actual macroeconomic data to extract the volatility generating
process and to compare macro fundamentals with them.
Next we extend our model into multivariate model extracting common and id-
iosyncratic volatility for multivariate processes. We think it is interesting to apply
this multivariate model into measuring time-varying uncertainty of macroeconomic
variables and studying the links to market returns via a consumption-based asset pric-
ing model. Motivated by Bansal and Yaron (2004), we extract a common volatility
factor using consumption and dividend growth, and we find that this factor predicts
post-war business cycle recessions quite well. Then, we estimate a long-run risk model
of asset prices incorporating this macroeconomic uncertainty. We find that both risk aversion and the intertemporal elasticity of substitution are estimated to be around
two, and our simulation results show that the model can match the first and second
moments of market return and risk-free rate, hence the equity premium.
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[en] PREDICTION OF FUTURE VOLATILITY MODELS: BRAZILIAN MARKET ANALYSIS / [pt] MODELOS DE PREVISÃO DE VOLATILIDADE FUTURA: ANÁLISE DO MERCADO ACIONÁRIO BRASILEIROBERNARDO HALLAK AMARAL 25 September 2012 (has links)
[pt] Realizar a previsão de volatilidade futura é algo que intriga muitos estudiosos, pesquisadores e pessoas do mercado financeiro. O modelo e a metodologia utilizados no cálculo são fundamentais para o apreçamento de opções e dependendo das variáveis utilizadas, o resultado se torna muito sensível,
propiciando resultados diferentes. Tudo isso pode causar cálculos imprecisos e estruturação de estratégias erradas de compra e venda de ações e opções por empresas e investidores. Por isso, o objetivo deste trabalho é utilizar alguns modelos para o cálculo de volatilidade futura e analisar os resultados, avaliando qual o melhor modelo a ser empregado, propiciando uma melhor previsão da
volatilidade futura. / [en] Make a prediction of future volatility is a subject that causes debate between scholars, researchers and people in the financial market. The modeal nd methodology used in the calculation are fundamental to the pricing of options and depending on the variables used, the result becomes very sensitive, giving different results. All this can cause inaccurate calculations and wrong strategies for buying and selling stocks and options by companies and investors. Therefore, the objective of this work is to use models for the calculation of future volatility and analyze the results, evaluating the best model to be used, allowing a better prediction of future volatility.
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Managing the extremes : An application of extreme value theory to financial risk managementStrömqvist, Zakris, Petersen, Jesper January 2016 (has links)
We compare the traditional GARCH models with a semiparametric approach based on extreme value theory and find that the semiparametric approach yields more accurate predictions of Value-at-Risk (VaR). Using traditional parametric approaches based on GARCH and EGARCH to model the conditional volatility, we calculate univariate one-day ahead predictions of Value-at-Risk (VaR) under varying distributional assumptions. The accuracy of these predictions is then compared to that of a semiparametric approach, based on results from extreme value theory. For the 95% VaR, the EGARCH’s ability to incorporate the asymmetric behaviour of return volatility proves most useful. For higher quantiles, however, we show that what matters most for predictive accuracy is the underlying distributional assumption of the innovations, where the normal distribution falls behind other distributions which allow for thicker tails. Both the semiparametric approach and the conditional volatility models based on the t-distribution outperform the normal, especially at higher quantiles. As for the comparison between the semiparametric approach and the conditional volatility models with t-distributed innovations, the results are mixed. However, the evidence indicates that there certainly is a place for extreme value theory in financial risk management.
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[en] ASYMMETRIC FLUX OF INFORMATION IN THE BRAZILIAN MARKET / [pt] FLUXO DE INFORMAÇÃO ASSIMÉTRICO NO MERCADO BRASILEIROFRANCIANE LOVATI DALCOL 13 September 2013 (has links)
[pt] Medida da magnitude de flutuação dos preços, a volatilidade é uma métrica importante para definir as estratégias de negociação e de controle de risco mais adequadas. Esse trabalho desenvolve um modelo de volatilidade fenomenológico baseado na rede microscópica heterogenea na qual os agentes especuladores respondem à chegada das informações. A dinâmica das características da volatilidade, modeladas por processos estocásticos, é governada por assimetrias no fluxo de informação através de diferentes resoluções temporais de análise. Entre essas características, destacamos os fatos estilizados de memória longa, clustering e efeito de alavancagem. Essas propostas são elucidadas através da análise empírica das séries de preço de um minuto do índice Ibovespa no período de dez anos. / [en] Volatility, as a metric for price uncertainty, is an important quantity for suitable trade strategy and risk control. This work develops a phenomenological volatility model based on a heterogeneous microstructure framework in which the market agents of speculative activity respond to information arrivals. The dynamic features of volatility, modeled as a stochastic process, is governed by asymmetries in the informational flow across different time resolutions. Among these features, we highlight the stylized facts of long memory, clustering and leverage effect. These proposals are contrasted with our empirical analysis of a ten-year time series of one-minute Brazilian market Index.
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[en] VALUATION OF AN OPTION OVER A FUTURE CONTRACT / [pt] VALORAÇÃO DE UMA OPÇÃO SOBRE UM CONTRATO FUTUROBERNARDO DE MENDONCA G FERREIRA 22 November 2006 (has links)
[pt] O objeto desta dissertação é desenvolver um modelo baseado
em técnicas
de simulação e árvore binomial para valorar uma opção de
compra européia sobre
um contrato futuro. Os modelos diferem na abordagem da
estimação de
parâmetros e principalmente na estrutura de geração das
taxas futuras. O modelo
Black, Derman & Toy utiliza árvore binomiais para
construir possibilidades
futuras de exercício da opção. Este modelo é classificado
de não arbitragem
porque utiliza a estrutura a termo da taxa de juros como
informação inicial para
precificar derivativos de taxa de juros como títulos. O
modelo de Vasicek é
classificado como modelo de equilíbrio porque assume que o
processo estocástico
da taxa de juros possui um fator comum de incerteza
simulada pelo método de
Monte Carlo. A ferramenta será fundamentada na teoria de
derivativos e
processos estocásticos para simular o comportamento do
ativo objeto. O trabalho
a ser desenvolvido enfoca um modelo de um fator, no qual
toda a estrutura a
termo da taxa de juros é explicada pela evolução da taxa
de juros spot. / [en] The object of this work is to develop a model based on
techniques of
simulation and binomial tree to valuate a call option over
a future contract. The
tool will be based on the theory of derivatives and
stochastic processes to simulate
the behavior of the active object. The model Black, Derman
& Toy uses binomial
tree to construct future possibilities of exercise of the
option. This model is
classified of not arbitration because it uses the yeld
curve as initial information to
valuate derivatives of interests. The model of Vasicek is
classified as balance
model because it assumes that the random process of the
tax of interests has one
factor of uncertainty simulated for the Monte method
Carlo. The work developed
is a model of one factor which all the structure the term
of the tax of interests is
explained by the evolution of the tax of interests spot.
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Aplicação de modelos de volatilidade estocástica em dados de poluição do ar de duas grandes cidades: Cidade do México e São Paulo / Application of stochastic volatility models to air pollution data of two big cities: Mexico City and São PauloZozolotto, Henrique Ceretta 30 June 2010 (has links)
Estudos recentes relacionados ao meio ambiente vêm ganhando grande destaque em todo o mundo devido ao fato dos níveis de poluição e a destruição das reservas naturais terem aumentado de maneira alarmante nos últimos anos. As grandes cidades são as que mais sofrem com a poluição e aqui serão estudados os níveis de poluição do ar em duas cidades em particular, a Cidade do México e São Paulo. A Cidade do México apresenta sérios problemas com os níveis de ozônio e São Paulo é a cidade brasileira com os maiores problemas relacionados à poluição. Entre os diferentes modelos considerados para analisar dados de poluição do ar, pode-se considerar o uso de modelos de séries temporais para modelar as médias diárias ou semanais de poluição. Nessa direção pode-se usar modelos de volatilidade estocástica. Essa família de modelos estatísticos tem sido extensivamente usada para analisar séries temporais financeiras, porém não se observa muitas aplicações em dados ambientais e de saúde. Modelos de volatilidade estocástica bivariados e multivariados, sob a aproximação Bayesiana, foram considerados para analisar os dados, especialmente usando métodos MCMC (Monte Carlo em Cadeias de Markov) para obter os sumários a posteriori de interesse, pois pode-se ter muitas dificuldades usando métodos clássicos de inferência estatística / Recent studies related to environmental has been considered in all world due to increasing levels of pollution and of natural resources destruction especially, in the last years. The largest cities in the world are the ones been mostly affected by pollution and in this work we consider the analysis of air pollution data of two important cities: Mexico City and São Paulo. The Mexico City presents serious problems of ozone levels and São Paulo is the Brazilian city with the largest problems related to air pollution. Among the different models which could be used to analyze air pollution data, we consider the use of time series modeling to the weekly or daily levels of pollution. In this way, we consider the use of volatility stochastic models. This family of models has been well explored with financial data but not well explored to analyze environmental and health data. Bivariate and multivariate stochastic models under the Bayesian approach were considered to analyze the data, especially using MCMC (Markov Chain Monte Carlo) methods to obtain the posterior summary of interest, since we usually have big difficulties using standard classical inference methods
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[en] DOES GOVERNANCE REDUCE VOLATILITY? / [pt] GOVERNANÇA REDUZ VOLATILIDADE?DIOGO RIBEIRO ALMEIDA 14 September 2007 (has links)
[pt] Esta dissertação examina os impactos das boas práticas de
governança
corporativa na volatilidade dos retornos das ações dentro
e fora de momentos de
crise. Dados de freqüência diária foram utilizados para
estimar modelos
Autoregressivos Generalizados de Heterocedasticidade
Condicional (GARCH)
para quarenta e nove papéis negociados na Bolsa de Valores
de São Paulo
(BOVESPA). As evidências indicam um efeito negativo na
maioria das séries
analisadas. Para algumas ações, a redução da volatilidade
é ainda maior em
períodos de choques negativos. Foi encontrado, ainda, o
resultado de que o risco
mitigado é o idiossincrático e, desta forma, governança
incentiva a manutenção da
concentração de propriedade. / [en] This dissertation examines impacts of good practices of
corporate
governance on the volatility of returns in and out crisis
periods. Daily data are
used to estimate Generalized Autoregressive Conditional
Heteroskedastic
(GARCH) models for forty nine stocks traded on the São
Paulo Stock Exchange
(BOVESPA. It is found evidence of a negative impact on the
majority of the
analyzed series. For some stocks, the reduction of the
volatility is even greater in
crisis periods. It was also found that the risk mitigated
is the idiosyncratic one
and, thus, governance incentives the maintenance of
ownership concentration.
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Aplicação de modelos de volatilidade estocástica em dados de poluição do ar de duas grandes cidades: Cidade do México e São Paulo / Application of stochastic volatility models to air pollution data of two big cities: Mexico City and São PauloHenrique Ceretta Zozolotto 30 June 2010 (has links)
Estudos recentes relacionados ao meio ambiente vêm ganhando grande destaque em todo o mundo devido ao fato dos níveis de poluição e a destruição das reservas naturais terem aumentado de maneira alarmante nos últimos anos. As grandes cidades são as que mais sofrem com a poluição e aqui serão estudados os níveis de poluição do ar em duas cidades em particular, a Cidade do México e São Paulo. A Cidade do México apresenta sérios problemas com os níveis de ozônio e São Paulo é a cidade brasileira com os maiores problemas relacionados à poluição. Entre os diferentes modelos considerados para analisar dados de poluição do ar, pode-se considerar o uso de modelos de séries temporais para modelar as médias diárias ou semanais de poluição. Nessa direção pode-se usar modelos de volatilidade estocástica. Essa família de modelos estatísticos tem sido extensivamente usada para analisar séries temporais financeiras, porém não se observa muitas aplicações em dados ambientais e de saúde. Modelos de volatilidade estocástica bivariados e multivariados, sob a aproximação Bayesiana, foram considerados para analisar os dados, especialmente usando métodos MCMC (Monte Carlo em Cadeias de Markov) para obter os sumários a posteriori de interesse, pois pode-se ter muitas dificuldades usando métodos clássicos de inferência estatística / Recent studies related to environmental has been considered in all world due to increasing levels of pollution and of natural resources destruction especially, in the last years. The largest cities in the world are the ones been mostly affected by pollution and in this work we consider the analysis of air pollution data of two important cities: Mexico City and São Paulo. The Mexico City presents serious problems of ozone levels and São Paulo is the Brazilian city with the largest problems related to air pollution. Among the different models which could be used to analyze air pollution data, we consider the use of time series modeling to the weekly or daily levels of pollution. In this way, we consider the use of volatility stochastic models. This family of models has been well explored with financial data but not well explored to analyze environmental and health data. Bivariate and multivariate stochastic models under the Bayesian approach were considered to analyze the data, especially using MCMC (Markov Chain Monte Carlo) methods to obtain the posterior summary of interest, since we usually have big difficulties using standard classical inference methods
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[en] DURATION AND VOLATILITY MODELS FOR STOCK MARKET DATA / [pt] MODELOS DE DURAÇÃO E VOLATILIDADE PARA DADOS INTRADIÁRIOS DO MERCADO FINANCEIROSAVANO SOUSA PEREIRA 12 January 2005 (has links)
[pt] O presente trabalho visa generalizar a modelagem do
tempo
entre os negócios ocorridos no mercado financeiro,
doravante chamado duração, e estudar os impactos destas
duraçõoes sobre a volatilidade instântanea. O estudo foi
realizado por meio do modelo linear ACD (autoregression
conditional duration) proposto por Engel e Russel[3], os
quais usaram a distribuição Exponencial e Weibull para
as
inovações, e o modelo GARCH-t para dados com alta
freqüência para modelar a volatilidade instântanea,
também
usando a proposição de Engel e Russel[3]. A
generalização
faz uso da Gama Generalizada proposta em Zhang, Russel &
Tsay[9] em um modelo de duração não linear conhecido
como
TACD (threshold autoregressive conditional duration). A
justificativa para o estudo das durações com a Gama
Generalizada é obter uma modelo mais flexível que o
proposto por Engel e Russel[3]. Os resultados do modelo
ACD
com as inovações seguindo uma Gama Generalizada se
mostrou
mais adequado capturando a sub-dispersão dos dados. A
seguir
estimamos o modelo de volatilidade instantânea usando as
durações estimadas como variáveis explicativas
encontrando
resultados compatíveis com a literatura. / [en] This work generalizes the duration model, the time elapsed
between two consecutive transactions, such as financial
transactions data; and explores the consequences of
durations in the instantaneous volatility. The approach
have been motivated by Engel and Russel[3], that proposed an
autoregressive conditional duration (ACD) model to explain
the variation of volatility, where the innovations proposes
were Exponential andWeibull distributions. Besides they
used the GARCH-t to modeling the instantaneous volatility
in high frequency data. This work uses the Generalized
Gamma to the innovations in order to generalize the ACD
model, this distribution has been first suggested by Zhang,
Russel and Tsay[9], in the threshold ACD (TACD) framework. We
justify the generalized Gamma specification in order to
allow for more flexibility than the ACD model of Engel and
Russel[3]. We find evidences that the ACD model with this
specification was better to captur the behavior such as sub-
dispersion.
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Operator Splitting Methods and Artificial Boundary Conditions for a nonlinear Black-Scholes equationUhliarik, Marek January 2010 (has links)
There are some nonlinear models for pricing financial derivatives which can improve the linear Black-Scholes model introduced by Black, Scholes and Merton. In these models volatility is not constant anymore, but depends on some extra variables. It can be, for example, transaction costs, a risk from a portfolio, preferences of a large trader, etc. In this thesis we focus on these models. In the first chapter we introduce some important theory of financial derivatives. The second chapter is devoted to the volatility models. We derive three models concerning transaction costs (RAPM, Leland's and Barles-Soner's model) and Frey's model which assumes a large (dominant) trader on the market. In the third and in the forth chapter we derive portfolio and make numerical experiments with a free boundary. We use the first order additive and the second order Strang splitting methods. We also use approximations of Barles-Soner's model using the identity function and introduce an approximation with the logarithm function of Barles-Soner's model. These models we finally compare with models where the volatility includes constant transaction costs.
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