Nalazite se na CroRIS probnoj okolini. Ovdje evidentirani podaci neće biti pohranjeni u Informacijskom sustavu znanosti RH. Ako je ovo greška, CroRIS produkcijskoj okolini moguće je pristupi putem poveznice www.croris.hr
izvor podataka: crosbi !

Analiza prediktivne sposobnosti opcijskih modela vrednovanja visokofrekventnim podacima (CROSBI ID 433369)

Ocjenski rad | specijalistički sveučilišni poslijediplomski rad

Čuljak, Maria Analiza prediktivne sposobnosti opcijskih modela vrednovanja visokofrekventnim podacima / Arnerić, Josip (mentor); Zagreb, Ekonomski fakultet, Zagreb, . 2019

Podaci o odgovornosti

Čuljak, Maria

Arnerić, Josip

hrvatski

Analiza prediktivne sposobnosti opcijskih modela vrednovanja visokofrekventnim podacima

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 opcije prodaje i kupnje na tržišne indekse CAC (Cotation Assistee en Continu), AEX (Amsterdam Exchange index), MIB (Milano Indice di Borsa) i DAX (Deutscher Aktienindex). Podaci su preuzeti iz financijske baze podataka Thomson 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 prognostčke 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.

visokofrekventni podaci ; funkcija gustoće vjerojatnosti ; modeli vrednovanja opcija

nije evidentirano

engleski

Prediction accuracy analysis of option pricing models using high-frequency data

nije evidentirano

high-frequency data ; probability density function ; option pricing models

nije evidentirano

Podaci o izdanju

115

09.10.2019.

obranjeno

Podaci o ustanovi koja je dodijelila akademski stupanj

Ekonomski fakultet, Zagreb

Zagreb

Povezanost rada

Ekonomija

Poveznice