Ökonometria PhD 03 - ARMA, GARCH, DCC-GARCH, IC, Matlab

Zhrnutie prednášky

Prednáška sa venuje tomu, ako sa dajú teoretické procesy ARMA a GARCH fitovať na časové rady, pričom tieto modely sa využívajú v makroekonómii, pri oceňovaní opcií aj pri výpočte Value at Risk. Ako príklad slúži konferencia o stress testoch amerikých bánk, kde sa ukázalo, že najlepšie sedel najjednoduchší autoregresný model. Vysvetľuje sa zložka AR (pamäť minulých výnosov) a MA (minulé chybové členy, šoky), konštanta a podmienka stacionarity. V Matlabe sa ARMA fituje na výnosy kurzu pomocou funkcie armaxfilter s nastavením rádov p a q. O najlepšom modeli sa rozhoduje informačnými kritériami AIC a BIC, pričom cyklus for v Matlabe prejde všetky kombinácie p a q.

• - ARMA a GARCH modely sa používajú v makroekonómii, pri oceňovaní opcií aj pri výpočte Value at Risk.
• - Pri stress testoch amerikých bánk najlepšie sedel najjednoduchší autoregresný model, preto treba vždy overiť, čo sa na rad skutočne hodí.
• - AR časť vyjadruje pamäť minulých výnosov, MA časť zahŕňa minulé chybové členy (šoky, inovácie).
• - Fituje sa rad výnosov (nie cien); v Matlabe sa používa armaxfilter s konštantou a rádmi p (AR) a q (MA).
• - V praxi často stačí oneskorenie o jeden deň, pri modelovaní volatility môže byť vhodné aj dvojdňové.
• - AIC sa snaží modely nadhodnocovať (uprednostní zložitejšie), BIC (Schwarz) ich naopak podhodnocuje; hľadá sa model s najnižšou hodnotou.
• - Cyklus for v Matlabe umožňuje automaticky prejsť všetky kombinácie p a q a vybrať najlepší model.

Zhrnutie pripravené s pomocou AI z prepisu videa.