Analiza prediktivne sposobnosti opcijskih modela vrednovanja visokofrekventnim podacima

završni specijalistički

• Naslov (engleski): Predictive accuracy analysis of option pricing models using high-frequency data
• Autor: Maria Čuljak
• Mentor: Josip Arnerić (mentor)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Ekonomski fakultet; Zagreb
• Datum i država obrane: 2019-10-09, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: DRUŠTVENE ZNANOSTI; Ekonomija

Sažetak

Predmet istraživanja ovog specijalističkog poslijediplomskog rada je upotreba visokofrekventnih podataka koji bi se koristili kao benchmark za utvrđivanje prognostičke moći modela vrednovanja opcija. Navedeno istraživanje je u svrhu prognoziranja budućih kretanja sredine, varijance i drugih momenata financijskih serija. Vremenske financijske serije koje su predmet ovog istraživanja su put i call opcije na tržišne indekse CAC (Cotation Assistée en Continu), AEX (Amsterdam Exchange index), MIB (Milano Indice di Borsa) i DAX (Deutscher Aktienindex). Podaci su preuzeti iz financijske baze podataka Reuters. Istraživanje se provodi u dvije faze. Prva faza je faza procjene odnosno prognoziranje funkcije gustoće vjerojatnosti promatranih financijskih serija. Druga faza je faza usporedbe dobivenih funkcija gustoće vjerojatnosti s referentnom funkcijom gustoće na temelju visokofrekventnih podataka. Predmet istraživanja su modeli korišteni za prognoziranje buduće funkcije gustoće vjerojatnosti neutralne na rizik. Modeli koje koristimo i promatramo su: Shimko model, Mixture Log-Normal model i Edgeworth expansion model. U skladu s dosadašnjim istraživanjima cilj i svrha promatranja navedenih modela jest procjena i vrednovanje njihove prognostičke moći te procjene koji od njih je najprikladniji odnosno najbolji. Postoje ograničenja kod korištenja visokofrekventnih podataka kao što su nelikvidnost financijskog tržišta te samim time manjak podataka i kompleksnost u korištenju visokofrekventnih podataka. Ograničenja smo premostili koristeći podatke tržišnih indeksa zapadnih razvijenijih financijskih tržišta te korištenjem programskog jezika R u obradi podataka.

• Ključne riječi: Visokofrekventni podaci; modeli vrednovanja opcija; implicirana funkcija gustoće vjerojatnosti; prediktivna sposobnost
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:148:662143
• Studijski program: Naziv: Statističke metode za ekonomske analize i prognoziranje; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: poslijediplomski specijalistički; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a specijalist/specijalistica statističkih metoda za ekonomske analize i prognoziranje (univ.spec.oec.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Otvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2019-10-15 15:16:03