prikaz prve stranice dokumenta Identifikacija bimodalnih distribucija u financijskim vremenskim nizovima
No public access
master's thesis
Identifikacija bimodalnih distribucija u financijskim vremenskim nizovima
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2016. urn:nbn:hr:168:613644
Dubček, Goran
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Dubček, G. (2016). Identifikacija bimodalnih distribucija u financijskim vremenskim nizovima (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:613644

Dubček, Goran. "Identifikacija bimodalnih distribucija u financijskim vremenskim nizovima." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:613644

Dubček, Goran. "Identifikacija bimodalnih distribucija u financijskim vremenskim nizovima." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:613644

Dubček, G. (2016). 'Identifikacija bimodalnih distribucija u financijskim vremenskim nizovima', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 26 November 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:613644

Dubček G. Identifikacija bimodalnih distribucija u financijskim vremenskim nizovima [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2016 [cited 2024 November 26] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:613644

G. Dubček, "Identifikacija bimodalnih distribucija u financijskim vremenskim nizovima", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2016. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:613644

Metadata
TitleIdentifikacija bimodalnih distribucija u financijskim vremenskim nizovima
Title (english)Identification of bimodal distributions in financial time series
AuthorGoran Dubček
MentorZvonko Kostanjčar (mentor)
Committee memberZvonko Kostanjčar (predsjednik povjerenstva)
Committee memberDražen Jurišić (član povjerenstva)
Committee memberMarko Subašić (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2016-07-15, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
U ovom radu obrađena su teme vjerojatnosnih razdioba i pojave bimodalnosti kod prinosa indeksa S&P 500. Predikcija volatilnosti predstavlja jedan od ključnih problema u portfolio managementu i investicijskim strategijama. U sklopu rada razvijen je model za predikciju volatilnosti s kojim se ujedno pokušala identificirati i predvidjeti bimodalnost. Prava bimodalnost nije nađena, međutim identificirani su uvjeti pod kojima se vjerojatnost prinosa većih od apsolutno 2% značajno povećava. Ti rezultati su uspoređeni sa rezultatima koje daje model ako mu se ulazni dio, koji određuje režim rada, zamijeni sa GARCH(1,1) modelom. Zatim je ispitano daje li model vrijednu informaciju u usporedbi sa volatilnošću koju implicira tržište kroz cijene opcija, a koja je izračunata preko Black-Scholesove formule. Statistička svojstva modela odgovaraju stvojstvima stvarnih prinosa, te model isključivo na osnovu povijesnih cijena vrlo dobro predviđa periode povišene volatilnosti.
Abstract (english)
In this work the topics of probability density functions and emergence of bimodal distributions of returns were elaborated based on the historical data of the S&P 500 index. Volatility prediction is one of the key problems in portfolio management and investment strategies. A volatility prediction model was developed and used for bimodality identification and prediction. True bimodality wasn’t detected, but the market conditions that significantly raise the probability of absolute returns greater than 2% were identified. These results have been compared to those that the model returns when the input that determines the volatility regime is replaced by GARCH(1,1) model. The output was tested in comparison to the implied volatility the market prices into the options prices, calculated via the Black-Scholes formula. The statistical properties of the model correspond to the properties of the real returns and the model is successful in predicting periods with raised volatility using solely the historical prices.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:613644
Study programmeTitle: Information and Communication Technology
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka informacijske i komunikacijske tehnologije (magistar/magistra inženjer/inženjerka informacijske i komunikacijske tehnologije)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2019-03-19 13:38:47