Přejít k hlavnímu obsahu

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Modelling Extreme values of the PX Index returns
Autoři: Gogola Ján
Rok: 2018
Druh publikace: článek ve sborníku
Název zdroje: Proceedings of the 9-th International scientific Conference - Managing and Modelling of Financial risks 2018
Název nakladatele: Vysoká škola báňská-Technická univerzita Ostrava
Místo vydání: Ostrava
Strana od-do: 129-137
Tituly:
Jazyk Název Abstrakt Klíčová slova
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