Skip navigation
Logo
User training | Reference and search service

Library catalog

Retrievo
EDS
b-on
More
resources
Content aggregators
Please use this identifier to cite or link to this item:

acessibilidade

http://hdl.handle.net/10071/18940
Full metadata record
acessibilidade
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorCurto, José Dias-
dc.contributor.authorFei Lin-
dc.date.accessioned2019-12-05T12:25:38Z-
dc.date.available2019-12-05T12:25:38Z-
dc.date.issued2019-09-30-
dc.date.submitted2019-01-
dc.identifier.citationFEI LIN - Volatility modeling based on garch-skewed-t-type models for chinese stock market [Em linha]. Lisboa: ISCTE-IUL, 2019. Dissertação de mestrado. [Consult. Dia Mês Ano] Disponível em www:<http://hdl.handle.net/10071/18940>.pt-PT
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10071/18940-
dc.description.abstractAs an emerging stock market with enormous potential, Chinese stock market has apparent volatility clustering appearance along with typical feature of leptokurtic, negative skewness and fat tail in its index yield series. The model based on traditional normal distribution often underestimate the risk, which would lead to profound loss for the investors and financial institution when the extreme events happened. VaR(Value at Risk), which measures risk as a certain value, is widely used in financial industry for its intuitive and concise characteristics. Since parameter method of the VaR calculation is the mostly implementation in practice, the choice of appropriate probability distribution function and variance can quite improve its accuracy. Therefore, the conditional variance is estimated by GARCH-type models and the assumption of normal distribution is replaced by skewed-t distribution. Compared with the common RiskMetrics based on normal distribution, the ARMA-GJR-GARCH-skewed-t model has better adaptability and precision for the VaR estimation of indices of Chinese stock markets.por
dc.description.abstractComo um mercado emergente de ações com enorme potencial, o mercado acionário chinês tem uma aparente aparência de agregação de volatilidade, juntamente com uma característica típica de leptocurtice, assimetria negativa e cauda gorda em sua série de índices de rendimento. O modelo baseado na distribuição normal tradicional freqüentemente subestima o risco, o que levaria a perdas profundas para os investidores e instituições financeiras quando os eventos extremos acontecessem. O VaR (Value at Risk), que mede o risco como um determinado valor, é amplamente utilizado no setor financeiro por suas características intuitivas e concisas. Como o método de parâmetro do cálculo do VaR é a maior parte da implementação na prática, a escolha da função de distribuição de probabilidade apropriada e da variância pode melhorar bastante sua precisão. Portanto, a variância condicional é estimada pelo modelo GARCH-types e a suposição de distribuição normal é substituída pela distribuição skewed-t. Comparado com o comum RiskMetrics baseado na distribuição normal e outros modelos do tipo GARCHskewed- t, o modelo ARMA-GJR-GARCH-skewed-t tem melhor adaptabilidade e precisão para a estimativa de VaR de índices dos mercados de ações chineses.por
dc.language.isoengpor
dc.rightsopenAccesspor
dc.subjectValue at Riskpor
dc.subjectVolatilitypor
dc.subjectGARCHpor
dc.subjectMercado de açõespor
dc.subjectRisco financeiropor
dc.subjectModelos VARpor
dc.subjectVolatilidadepor
dc.subjectModelos GARCHpor
dc.subjectChinapor
dc.titleVolatility modeling based on garch-skewed-t-type models for chinese stock marketpor
dc.typemasterThesispor
dc.peerreviewedyespor
dc.identifier.tid202295052por
dc.subject.fosDomínio/Área Científica::Ciências Sociais::Economia e Gestãopor
thesis.degree.nameMestrado em Finançaspor
dc.subject.jelC15-
dc.subject.jelG17-
dc.subject.jel1C Mathematical and quantitative methods-
dc.subject.jel1G Financial economics-
Appears in Collections:T&D-DM - Dissertações de mestrado

Files in This Item:
acessibilidade
File Description SizeFormat 
Master_Fei_Lin.pdf15.36 MBAdobe PDFView/Open


FacebookTwitterDeliciousLinkedInDiggGoogle BookmarksMySpace
Formato BibTex MendeleyEndnote Currículo DeGóis 

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.