Login for students

Login for employees

Publication detail

Modelling Extreme values of the PX Index returns
Authors: Gogola Ján
Year: 2018
Type of publication: článek ve sborníku
Name of source: Proceedings of the 9-th International scientific Conference - Managing and Modelling of Financial risks 2018
Publisher name: Vysoká škola báňská-Technická univerzita Ostrava
Place: Ostrava
Page from-to: 129-137
Titles:
Language Name Abstract Keywords
cze Modelování extrémních hodnot výnosu PX indexu V tomto příspěvku jsme se zaměřili na denní návratnost investic do pražského burzovního indexu PX-Index. Analyzovali jsme data od 1. ledna 1995 do 30. června 2018. Zjistili jsme, že data mají tlustší levý a pravý konec než normální rozdělení. Závěry naší základní analýzy jsou, že rozdělení denních výnosů je leptokurtické s těžkým chvostem. Nejsou to i.i.d. a volatilita se mění v průběhu času. Dále jsme zkoumali extrémní hodnoty denních výnosů. Důraz je kladen na to, jak se teorie extrémních hodnot pohybuje v rozporu s předpokladem normálního rozdělení ztrát. Také můžeme říci, že extrémní denní výnosy se objevují v clusterech. PX index, denní logaritmická míra zisku, teorie extrémních hodnot, zobecněné rozdělení extrémních hodnot, míry rizika
eng Modelling Extreme values of the PX Index returns In this contribution we focused on the daily log returns of investment in the Prague stock exchange index, PX-Index. We analysed data from January 1st, 1995 to June 30th, 2018. We can see that the data has fatter left and right-hand tails than the normal distribution. Conclusions of our basic analysis are that the daily log returns are leptokurtic and heavy tailed. They are not i.i.d. and volatility varies over time. Further we investigated extreme values of daily log returns. The focus is on how Extreme Value Theory fares in contrast to the assumption of normally distributed losses. Also we can say that extreme daily log returns appear in clusters. PX index, daily log returns, extreme value theory, generalized extreme value distribution, risk measures

Map

en.mapy.cz

Services

Popular Links

© 2023 University of Pardubice, Studentská 95, 532 10 Pardubice 2
Phone: +420 466 036 111, 466 036 112, 466 036 113
Webmaster, RSS
Data box ID: f5vj9hu
Accessibility Statement
CC BY-NC-ND 4.0Creative CommonsAttributionNonCommercialNoDerivatives