MPaR'06 - artykuł nr 33
Prognozowanie zmienności w warunkach heteroskedastyczności
Krzysztof Targiel
Streszczenie:
W trakcie analizy finansowych szeregów czasowych często obserwowana jest heteroskedastyczność - zależność wariancji szeregu od czasu. Do modelowania tego typu zjawisk stosowane są powszechnie modele typu GARCH. Zwłaszcza są w ten sposób modelowane szeregi czasowe przedstawiające logarytmiczne stopy zwrotu. Umożliwia to opisanie takich zjawisk jak grube ogony czy długa pamięć. Jednak wariancja stóp zwrotu, nazywana zmiennością, jest istotnym parametrem rynku. Jego znajomość jest ważna do celów zabezpieczania pozycji finansowych. Stąd bierze się potrzeba prognozowania tego parametru. W pracy Prognozowanie zmienności w warunkach heteroskedastyczności (K. Targiel) przedstawiono metody prognozowania oparte na rodzinie modeli GARCH. Metody te zilustrowano na przykładzie policzonym na danych zaczerpniętych z polskiego rynku giełdowego.
Nota bibliograficzna:
Krzysztof Targiel. (2006). Prognozowanie zmienności w warunkach heteroskedastyczności. W: Tadeusz Trzaskalik (red.), Modelowanie Preferencji a Ryzyko '06. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Karola Adamieckiego w Katowicach, s. 475-486
