This HTML5 document contains 42 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n12http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n11http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/
n15http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n18http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F67985556%3A_____%2F08%3A00314932%21RIV09-GA0-67985556/
n8http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/zamer/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n13http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n14http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n9http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n5http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n17http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n16http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n10http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F67985556%3A_____%2F08%3A00314932%21RIV09-GA0-67985556
rdf:type
skos:Concept n15:Vysledek
dcterms:description
Předkládaný článek se zabývá modelováním volatility výnosů reprezentativních českých a amerických akcií pomocí dvoufaktorového modelu stochastické volatility, kdy proces volatility je modelován jako superpozice dvou nezávislých autoregresních procesů s odlišnou mírou perzistence. Jako proxy pro skutečnou volatilitu je použit logaritmus rozpětí mezi maximální a minimální cenou během obchodního dne. Odhad parametrů modelu a extrakce volatility je proveden pomocí Kalmanova filtru. Porovnání českých a amerických akcií ukazuje, že ačkoli průměrná úroveň volatility je na obou trzích přibližně stejná, variabilita procesu volatility je u českých akcií podstatně vyšší. This contribution focuses on the modelling of volatility of returns in Czech and US stock markets using a two-factor stochastic volatility model, i.e. the volatility process is modeled as a superposition of two autoregressive processes. As the volatility is not observable, the logarithm of the daily range is employed as the proxy. The estimation of parameters and volatility extraction are performed using the Kalman filter. We have obtained a meaningful decomposition of the volatility process into one highly persistent factor and another quickly mean-reverting factor. Moreover, we have shown that although the overall level of the volatility of returns is roughly the same in both markets, the US market exhibits substantially lower volatility of the volatility process. This contribution focuses on the modelling of volatility of returns in Czech and US stock markets using a two-factor stochastic volatility model, i.e. the volatility process is modeled as a superposition of two autoregressive processes. As the volatility is not observable, the logarithm of the daily range is employed as the proxy. The estimation of parameters and volatility extraction are performed using the Kalman filter. We have obtained a meaningful decomposition of the volatility process into one highly persistent factor and another quickly mean-reverting factor. Moreover, we have shown that although the overall level of the volatility of returns is roughly the same in both markets, the US market exhibits substantially lower volatility of the volatility process.
dcterms:title
An Empirical Application of a Two-Factor Model of Stochastic Volatility An Empirical Application of a Two-Factor Model of Stochastic Volatility Empirická aplikace dvoufaktorového modelu stochastické volatility
skos:prefLabel
An Empirical Application of a Two-Factor Model of Stochastic Volatility Empirická aplikace dvoufaktorového modelu stochastické volatility An Empirical Application of a Two-Factor Model of Stochastic Volatility
skos:notation
RIV/67985556:_____/08:00314932!RIV09-GA0-67985556
n3:aktivita
n5:P n5:Z
n3:aktivity
P(GA402/07/0465), P(GA402/07/1113), P(LC06075), Z(AV0Z10750506)
n3:cisloPeriodika
3
n3:dodaniDat
n10:2009
n3:domaciTvurceVysledku
n12:2667533
n3:druhVysledku
n16:J
n3:duvernostUdaju
n14:S
n3:entitaPredkladatele
n18:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
355652
n3:idVysledku
RIV/67985556:_____/08:00314932
n3:jazykVysledku
n9:eng
n3:klicovaSlova
stochastic volatility; Kalman filter
n3:klicoveSlovo
n13:stochastic%20volatility n13:Kalman%20filter
n3:kodStatuVydavatele
CZ - Česká republika
n3:kontrolniKodProRIV
[9C9AD2C16692]
n3:nazevZdroje
Prague Economic Papers
n3:obor
n17:AH
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
1
n3:pocetTvurcuVysledku
1
n3:projekt
n11:GA402%2F07%2F1113 n11:GA402%2F07%2F0465 n11:LC06075
n3:rokUplatneniVysledku
n10:2008
n3:svazekPeriodika
17
n3:tvurceVysledku
Kuchyňka, Alexandr
n3:zamer
n8:AV0Z10750506
s:issn
1210-0455
s:numberOfPages
11