Bayesowskie modele Copula-GARCH w analizie zależności stóp zwrotu na rynkach finansowych

Monografia przedstawia bayesowskie modele Copula-GARCH, metodę estymacji parametrów, formalnego porównania i prognozowania w ramach tych modeli, a także ich wykorzystanie do opisu zależności wybranych dziennych stóp zwrotu z rynków finansowych. W publikacji zaprezentowano zagadnienia teoretyczne dotyczące modelowania zależności finansowych szeregów czasowych oraz podstaw wnioskowania bayesowskiego, a także opracowano kilkanaście bayesowskich modeli Copula-GARCH, różniących się postacią kopuli i założeniami dotyczącymi dynamiki parametru kopuli. Uzyskane w tych modelach rozkłady a posteriori nieznanych wielkości okazały się bardzo skomplikowane, dlatego też, aby otrzymać charakterystyki tych rozkładów, zaadaptowano metodę MCIS, dzięki czemu w części empirycznej pracy formalnie porównano bayesowskie modele Copula-GARCH i wybrane modele MGARCH. Ponadto dla wybranych dwuskładowych portfeli dokonano szacowania wartości zagrożonej i oczekiwanego niedoboru z zastosowaniem rozkładów predyktywnych bayesowskiego modelu z klasy Copula-GARCH oraz z klasy MGARCH. Ostatni rozdział monografii poświęcony jest badaniu efektu zarażania na rynkach finansowych. Przedstawia on autorską metodę badania występowania efektu zarażania z wykorzystaniem bayesowskiego modelu Copula-GARCH. Rezultaty podjętych badań naukowych opisano w pięciu rozdziałach książki.

Treść:

1. Modelowanie struktury zależności finansowych szeregów czasowych

2. Wnioskowanie bayesowskie dla modeli Copula-GARCH

3. Porównanie struktur zależności szeregów czasowych pochodzących z polskich rynków finansowych

4. Prognozowanie wartości zagrożonej oraz oczekiwanego niedoboru

5. Badanie występowania efektu zarażania na rynkach finansowych