Show simple item record

dc.contributor.authorSzczepocki, Piotr
dc.date.accessioned2019-09-17T06:08:42Z
dc.date.available2019-09-17T06:08:42Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/30177
dc.description.abstractGłównym celem rozprawy jest przedstawienie niegaussowskich modeli stochastycznej zmienności typu Ornsteina-Uhlenbecka oraz opracowanie i zastosowanie metod opartych na filtrach Kalmana i filtrach cząsteczkowych do estymacji wariancji aktualnej i parametrów tych modeli. Prace składa się z czterech rozdziałów. W pierwszym rozdziale przedstawione zostały definicje i własności rozważanych w pracy procesów stochastycznych, głównie procesów Lévy’ego oraz Ornsteina-Uhlenbecka. Rozdział drugi poświęcony został modelom stochastycznej zmienności opartym na niegaussowskich procesach Ornsteina-Uhlenbecka. Omówiono szczegółowo własności podstawowego modelu, a następnie przedstawiono rozszerzenia tego modelu pozwalające na uchwycenie zależności długookresowych w procesie zmienności oraz korelacji pomiędzy procesem obserwacji i procesem zmienności, co pozwala na modelowanie efektu dźwigni. Zaprezentowano również powiązania modelu z estymatorami wariancji zrealizowanej. W rozdziale trzecim omówiono zagadanie estymacji niegaussowskich modeli stochastycznej zmienności typu Ornsteina-Uhlenbecka. Punktem wyjścia, a zarazem także odniesienia są filtry Kalmana i estymacja metodą quasi-największej wiarygodności. Przedstawiono liniowe modele przestrzeni stanów, które pozwalają zastosować filtr Kalmana do estymacji wariancji aktualnej oraz metodę quasi-największej wiarygodności do estymacji parametrów zarówno w przypadku, gdy zmienna pomiaru są zwroty logarytmiczne jak i wariancja zrealizowana. Następnie przedstawiono estymację procesu zmienności aktualnej za pomocą filtrów cząsteczkowych i estymacji parametrów niegaussowskich modeli stochastycznej zmienności przy użyciu metody iterowanej filtracji. Czwarty rozdział pracy przedstawia przykłady modelowania zmienności na podstawie szeregów czasowych pochodzących z polskiego rynku finansowego. Przedstawiono wyniki estymacji zmienności i parametrów niegaussowskich modeli stochastycznej zmienności typu Ornsteina-Uhlenbecka dla trzech szeregów czasowych pochodzących z polskiego rynku finansowego: notowań Warszawskiego Indeksu Giełdowego (WIG), indeksu dwudziestu największych spółek akcyjnych notowanych na warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych (WIG20) oraz kursu USD/PLN.pl_PL
dc.language.isoplpl_PL
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Międzynarodowe*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectzmienność stochastycznapl_PL
dc.titleZastosowanie modeli zmienności stochastycznej typu Ornsteina-Uhlenbecka w analizie finansowych szeregów czasowychpl_PL
dc.typePhD/Doctoral Dissertationpl_PL
dc.page.number248pl_PL
dc.contributor.authorAffiliationUniwersytet Łódzki, Wydział Ekonomiczno-Socjologicznypl_PL
dc.contributor.authorEmailpiotr.szczepocki@uni.lodz.plpl_PL
dc.dissertation.directorDomański, Czesław
dc.dissertation.reviewerJurek, Witold
dc.dissertation.reviewerStawicki, Józef
dc.date.defence2019


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Międzynarodowe
Except where otherwise noted, this item's license is described as Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Międzynarodowe