Wielowymiarowe procesy wariancji stochastycznej w ekonometrii finansowej : ujęcie bayesowskie

• Autorzy: Anna Pajor

Warianty tytułu

Multivariate Stochastic Variance Processes in Financial Econometrics : the Bayesian Approach

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Głównym celem pracy jest omówienie i opracowanie łącznego modelowania zmienności finansowych szeregów czasowych za pomocą wielowymiarowych procesów wariancji (zmienności) stochastycznej (ang. Multivariate Stochastic Volatility processes, MSV). W ramach rozważanych modeli bayesowskich opracowano metody numeryczne stosowane w bayesowskich schemacie wnioskowania statystycznego. Przedstawiono i rozwiązano problem słabej i silnej egzogeniczności w modelu ze zmiennymi nieobserwowalnymi. Zaprezentowano wektorowe modele korekty błędu (VEC) z zakłóceniami losowymi tworzącymi wielowymiarowy proces SV i omówiono zagadnienia testowania egzogeniczności w modelach VEC-MSV. Podęto próbę opisu niepewności związanej z wyceną opcji europejskich ze stochastyczną stopą procentową. Zaproponowano sposób budowy portfela inwestycyjnego o minimalnym ryzyku oraz portfela o minimalnym ryzyku, ale przy zadanym przez inwestora poziomie zwrotu. (fragment tekstu)

EN

The main objective of the book is to study the joint modeling of financial time series using multivariate stochastic volatility (MSV) models. We apply Bayesian methods for estimation, model selection and prediction. In chapter 1 the basics of Bayesian statistics and financial econometrics are presented. Chapter 2 focuses on multivariate models for financial time series, starting with a review of multivariate GARCH (MGARCH) models. Chapter 3 presents the empirical results of a Bayesian model comparison carried out for competing MSV specifications. The issue of exogeneity is of crucial importance for econometric modeling, and is the focus of chapter 4, where we present econometric uses of this Bayesian concept as well as new results on exogeneity in VEC-SV models. Chapter 5 proposes methods for optimal asset allocation under stochastic volatility. Chapter 6 focuses on the option pricing problem with stochastic volatility and a stochastic interest rate.(AT)

Słowa kluczowe

PL

Ekonometria; Ekonometria bayesowska; Modele stochastyczne; Analiza portfelowa; Opcje europejskie; Wycena opcji; Rozprawa habilitacyjna

EN

Econometrics; Bayesian econometric; Stochastic models; Portfolio analysis; European options; Options pricing; Habilitation thesis

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe / Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie. Seria Specjalna, Monografie
• Rocznik: 2010
• Numer: nr 195
• Strony: 347

Twórcy

autor

Anna Pajor

• Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie

Bibliografia

• Abramowitz M., Stegun N. [ 1968], Handbook of Mathematical Functions, Dover Publications, New York.
• Aguilar 0., West M., [2000], Bayesian Dynamic Factor Models and Portfolio Allocation, ..Journal of Business and Economic Statistics", vol. 18(3).
• Amin K.I., Ng V.K. [1993], Option Valuation with Systematic Stochastic Volatility, "Journal of Finance", vol. 48(3).
• Andersen T.G., Bollerslev T. [1998], Answering the Skeptics: Yes, Standard Volatility Models Do Provide Accurate Forecasts, "International Economic Review", vol. 39.
• Ang A., Bekaert G. [2002], International Asset Allocation with Regime Shifts, "Review of Financial Studies", vol. 15.
• Asai M., McAleer M., [2006], Asymmetric Multivariate Stochastic Volatility, "Econometric Reviews", vol. 25(2-3).
• Asai M., McAleer M. [2009], Alternative Asymmetric Stochastic Volatility Models, CIRJE Discussion Papers, CIRJE-F-655, http://www.e.u-tokyo.ac.jp/cirje/research/ dp/2009/2009cf655.pdf.
• Asai M., McAleer M., Yu J. |2006], Multivariate Stochastic Volatility: A Review, Econometric Reviews", vol. 25(2-3).
• Bauwens L., Laurent S., Rombouts J.V.K. [2006], Multivariate GARCH Models: A Survey, "Journal of Applied Econometrics", vol. 21.
• Bauwens L., Lubrano M. [1998], Bayesian Inference on GARCH Models Using the Gibbs Sampler, "Economctrics Journal", vol. 1.
• Bauwens L., Lubrano M. [2002], Bayesian Option Pricing Using Asymmetric GARCH Models, "Journal of Empirical Finance", vol. 9.
• Bauwens L., Lubrano M., Richard J.-F. [1999], Bayesian Inference in Dynamic Econometric Models, Oxford University Press, Oxford.
• Berg A., Meyer R., Yu J. [2004], Deviance Information Criterion for Comparing Stochastic Volatility Models, .Journal of Business & Economic Statistics", vol. 22.
• Berger J.O. [ 1994], An Overview of Robust Bayesian Analysis, Technical Report