Stochastic Volatility and Realized Stochastic Volatility Models
Ez az értekezés a sztochasztikus volatilitási modellek legújabb fejlesztéseivel foglalkozik, kiemelve a Markov-lánc Monte Carlo szimulációk alkalmazását a modell paramétereinek becslésére és a pénzügyi eszközök hozamának volatilitásának és kvantiliseinek előrejelzésére. A pénzügyi idősorok volatilitásának modellezése a pénzügyek egyik kulcsfontosságú aspektusát képezi, mivel létfontosságú szerepet játszik a hozameloszlások előrejelzésében és a kockázatok kezelésében. A rendelkezésre álló különböző ökonometriai modellek közül a sztochasztikus volatilitási modell népszerű választás, különösen más modellekkel, például a GARCH-modellekkel összehasonlítva, mivel a korábbi empirikus tanulmányokban jobb teljesítményt mutatott az illeszkedés, a volatilitás előrejelzése és a farokkockázati mérőszámok, például a Value-at-Risk és a várható veszteség értékelése tekintetében.
A könyv az alapvető sztochasztikus volatilitási modell kiterjesztését is vizsgálja, amely egy ferde hozamhiba-eloszlást és egy realizált volatilitás mérési egyenletet tartalmaz. Bevezetésre kerül a realizált volatilitás fogalma, a volatilitás újonnan létrehozott, napon belüli hozamadatokon alapuló becslője, és átfogó leírást kapunk az így kapott realizált sztochasztikus volatilitási modellről. A szöveg tartalmazza a látens logaritmikus volatilitások több hatékony mintavételi algoritmusának alapos magyarázatát, valamint a paraméterbecslés és a volatilitás-előrejelzés bemutatását különböző eszközhozam-adatokat, köztük a jen/USA-dollár árfolyamot, a Dow Jones ipari átlagot és a Nikkei 225 részvényindexet felhasználó empirikus vizsgálatokon keresztül.
Ez a kiadvány kifejezetten ajánlott a sztochasztikus volatilitási modellek és a realizált sztochasztikus volatilitási modellek legújabb fejleményei iránt érdeklődő olvasóknak, különösen a pénzügyi kockázatkezelés tekintetében.
