Essays on Multivariate Modelling of Financial Markets Using Copula and Sentiment Networks
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| 100 | 1 | |a Tetereva |D Anastasija |0 (DE-588)1168065178 |e Verfasser |4 aut | |
| 245 | 1 | 0 | |a Essays on Multivariate Modelling of Financial Markets Using Copula and Sentiment Networks |c submitted by Anastasija Tetereva from Latvia |
| 264 | 1 | |a St. Gallen |c 2018 | |
| 300 | |a 1 Online-Ressource | ||
| 502 | |b Dissertation |o no. 4819 |c Universität St. Gallen, |d 2018 | ||
| 516 | |a application/pdf | ||
| 520 | 3 | |a Multivariate Abhängigkeitsstrukturen spielen eine wichtige Rolle im Finanzwesen. Die Modellierung und genaue Vorhersage multivariater Finanzzeitreihen ist ein wichtiger Bestandteil des Asset Pricings und des Portfoliomanagements. Diese Doktorarbeit umfasst drei Aufsätze, die sich mit der Frage von multivariaten Abhängigkeiten befassen, indem Hochfrequenzdaten und innovative Informationsquellen, wie zum Beispiel die Nachrichtenanalytik, genutzt werden. Die drei Studien leisten ergänzende Beiträge zum Gebiet der Finanzökonometrie und können unabhängig voneinander gelesen werden. Der erste Aufsatz konzentriert sich auf die Verbesserung der Vorhersage des Value at Risks auf Basis von Hochfrequenzdaten. Dafür wird das neuartige Konzept der realisierten hierarchischen archimedischen Kopula eingeführt. Es wird vorgeschlagen, die Struktur und die Parameter der hierarchischen archimedischen Kopula nur durch den Gebrauch der realisierten Korrelationsmatrix zu schätzen. Dieser Ansatz erlaubt es, die multivariate Verteilung täglicher Renditen basierend auf Intraday-Daten zu ermitteln. Außerdem leidet die vorgeschlagene Schätzfunktion nicht unter dem Fluch der Dimensionalität. In diesem Aufsatz wird die realisierte hierarchische archimedische Kopula angewendet, um das Risiko von hochdimensionalen Portfolios zu kontrollieren. Wir zeigen, dass unser Ansatz im Vergleich zu existierenden Modellen, eine höhere Vorhersagekraft besitzt. Jüngste Studien im Finanzwesen behaupten, dass Börsenkurse oftmals mehr von der Stimmung der Investoren als von der Realität beeinflusst werden. Der zweite Aufsatz untersucht die Rolle des auf Nachrichten basierenden Sentiments bei der Verbesserung der Vorhersagen in der Finanzökonometrie. Das Ziel dieses Artikels ist es, die Frage zu beantworten, ob die Klasse der börsenkursrelevanten Nachrichten umfangreicher ist als firmenspezifische Meldungen. Zu diesem Zweck werden kausale Verbindungen zw... | |
| 520 | 3 | |a Multivariate dependence structures play an important role in finance. The modelling and accurate prediction of multivariate financial time series is an important component of asset pricing and portfolio management. This doctoral thesis comprises three essays that address the question of multivariate dependencies using high-frequency data and innovative sources of information such as news analytics. These essays make complementary contributions to the field of financial econometrics and can be read independently of each other. The first essay focuses on the improvement of Value at Risk prediction based on highfrequency data. The novel concept of the realized hierarchical Archimedean copula is introduced. It is proposed estimating the structure and the parameters of the hierarchical Archimedean copula using the realized correlation matrix only. This approach allows one to estimate the multivariate distribution of daily returns based on intraday information. Moreover, the proposed estimator does not suffer from the curse of dimensionality. In this essay, the realized hierarchical Archimedean copula is applied to manage the risk of high-dimensional portfolios. The evidence of the superior forecasting power of our approach, compared to a set of existing models, is provided. The second essay investigates the role of news sentiment data in improving forecasts in financial econometrics. The objective of this paper is to answer the question regarding whether the class of stock-price-relevant news is wider than firm-specific announcements. For this purpose, causal links between news sentiments and excess returns are studied by means of an adaptive lasso. It is concluded that unexpected returns in the whole economy can be explained by news originating from the financial and energy sectors. In other words, the news spillover effects are dominating the direct effects of sectoral news. Therefore, including exogenous financial or energy sentim... | |
| 650 | 7 | |a Kopula (Mathematik) |0 (DE-588)4529954-7 |2 gnd | |
| 650 | 7 | |a Frühwarnsystem |0 (DE-588)4123236-7 |2 gnd | |
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| 650 | 7 | |a Value at Risk |0 (DE-588)4519495-6 |2 gnd | |
| 653 | |a Copula; early warning indicator; financial econometrics; Hawkes graphs; lasso; sentiment analysis; value at risk | ||
| 655 | 7 | |a Hochschulschrift |0 (DE-588)4113937-9 |2 gnd-content | |
| 655 | 7 | |a Hochschulschrift |2 gnd-content | |
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