Diplomová práce

Bayesovský přístup k oceňování opcí

Option pricing models: A Bayesian approach

Bc. Matej Šimšík
Anotace

V této diplomové práci se zabýváme oceňováním opcí pomocí Bayesovského přístupu. Nejdřív představujeme základní vlastnosti opcí a způsob jejich oceňování. Dále představujeme modely volatility, které se využívají na modelovaní finančních výnosů. Následně věnujeme pozornost Bayesovskému přístupu při modelování a využíváme techniky k predikci výnosů a cen opcí. Jednotlivé modely v závěru porovnáváme mezi sebou na základě predikčních schopností.

Abstract

In this thesis we study the option pricing using Bayesian approach. Firstly, we introduce the option basics and the methods of the pricing. Then we focus on the volatility models and their use in financial returns modeling. Then we move on to Bayesian techniques and use them for returns prediction and option pricing. Lastly, we compare the models based on their predictive power.

Klíčová slova
Opce Oceňování Predikce Volatilita Bayes MCMC Black-Scholes GARCH IGARCH EGARCH GJR-GARCH QGARCH VS-ARCH Option Pricing Prediction Volatility
Zadání práce

Cílem práce je ověřit možné výhody bayesovských metod využívaných v modelech oceňování opcí oproti přístupům klasickým (nebayesovským). Výhody Bayesovského přístupu budou vyhodnoceny zejména v kontextu tradičního přístupu využívajícího Black-Scholesův model. Práce by měla poskytnou přehled aktuálních přístupů k modelování cen opcí využívající bayesovské techniky a jejich praktickou aplikaci na reálných datech, kdy půjde hlavně o vyhodnocení predikční schopnosti takto uchopených modelů. Příkladem využívaných modelů a technik mohou být např. asymetrické GARCH modely volatility, nebo bayesovsky identifikované modely stochastické volatility nebo Bayesovské techniky využívané k formulaci predikční hustoty cen podkladových aktiv.

Práace bude psána v angličtině.

Administrativní informace
Práce zkontrolována:
14. 5. 2015 05:56, doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D., učo 22939
Plný text práce
4,3 MB / soubor PDF
Jazyk práce
angličtina angličtina
Termín obhajoby
17. 6. 2015
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D., učo 22939
KE ESF MU

Oponent

doc. RNDr. Martin Kolář, Ph.D., učo 528
ÚMS Ústavy PřF MU

Literatura

  • KOOP, Gary. Bayesian econometrics. Chichester: Wiley, 2003, xi, 359. ISBN 0470845678.
  • RAČEV, Svetlozar. Bayesian methods in finance. Hoboken, N.J.: John Wiley & Sons, 2008, xviii, 329. ISBN 9780471920830.
  • The Oxford handbook of Bayesian econometrics. Edited by John Geweke - Gary Koop - Herman K. van Dijk. 1st ed. Oxford: Oxford University Press, 2011, xi, 558. ISBN 9780199559084.
  • Bayesian analysis of stochastic process models. Edited by David Ríos Insua - Michael P. Wiper - Fabrizio Ruggeri. Hoboken, New Jersey: Wiley, 2012, xiii, 290. ISBN 9780470744536.
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Přírodovědecká fakulta
Studijní program
Matematika
Obor

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.