Posouzení kvality odhadu Value at Risk dle vybraných modelů

Abstract

Cílem diplomové práce je posouzení kvality odhadu VaR dle vybraných modelů na 1% hladině významnosti. Zvolenými modely jsou normální rozdělení pravděpodobnosti, variance gamma rozdělení a normální inverzní Gaussovo rozdělení. V teoretické části jsou vymezena finanční rizika a přiblížena metodologie Value at Risk a stochastických procesů. V další části jsou popsány metody zpětného testování. V praktické části je odhadnuta hodnota VaR pro osm měnových kurzů, která je ověřována prostřednictvím metod zpětného testování. Mezi použitými testy je např. Kupiecův nepodmíněný test, Christoffersonův podmíněný test či smíšený Kupiecův test. Závěrem je provedeno zhodnocení použitých modelů.

The aim of the thesis is the assessment of the quality of Value at Risk estimation by selected models at the 1% level of significance. Chosen models are normal probability distribution, variance gamma distribution and the normal inverse Gaussian distribution. In the theoretical part financial risks are defined, VaR metodology and stochastic processes are described . The next section discusses the methods of backtesting. In the practical part the value of VaR is estimated for eight exchange rates, and subsequently value of VaR is verified using backtesting methods. Methods of back-testing, which were utilized are for example Kupiec unconditional test, Christofferson conditional test or mixed Kupiec test. At the end, the used models are evaluated.