Tail-Related Risk Measure Estimation for Heteroscedastic Financial Time Series Via M-GARCH-EVT. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF Final Version_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 31 May 2025. Download (12MB)

Arabic Abstract

عتبر سلوك وحركة الأسهم من أهم الخصائص التي تؤخذ بعين الاعتبار في إدارة وتحليل المخاطر المالية. عادةً ما تظهر الأسهم سلوكًا متقلبًا يستدعي تقلبات مختلفة أو تقنيات النمذجة العشوائية. يتم التنبؤ بالمخاطر المالية عن طريق القيمة المعرضة للخطر (VaR) أو العجز المتوقع (ES)، وهما من تقنيات التقييم الأكثر شعبية. ومع ذلك، لتقييم Var أو ES أو كليهما، يلزم فهم أفضل للسلوك العشوائي لأسعار سوق الأسهم و/أو العوائد. على مر السنين، نماذج مختلفة للتقدير وقد تم اقتراح التقلبات مثل المتوسطات المتحركة (MA)، و نماذج الانحدار الذاتي (AR) من ناحية، في حين تم تحسين بعض النماذج المقترحة - مثل نماذج المتوسط المتحرك الانحداري الذاتي (ARMA) ونماذج الانحدار الذاتي المشروط المتغاير (GARCH) - من ناحية أخرى. ويستمر تطوير نماذج أكثر قوة إما من الصفر أو من خلال دمج النماذج الحالية. تهدف هذه الأطروحة إلى اقتراح نموذج تقلب لعوائد سوق الأوراق المالية لأربعة أسواق في دول الخليج وهي البحرين وقطر والمملكة العربية السعودية وسوق دبي في دولة الإمارات العربية المتحدة. الهدف من هذه الأطروحة هو تطوير نماذج أكثر قوة من نماذج GARCH الكلاسيكية من خلال الدمج توزيعات ليبتوكرتية لعملية الابتكار بدلاً من التوزيع الطبيعي القياسي المفترض. ومن المتوقع أن تؤدي التوزيعات ذات الذيل الدهني إلى وضع نماذج أكثر قبولاً وأفضل ملائمة. وعلاوة على ذلك، ونظرا لاحتمالات الأحداث المتطرفة في الأسواق المالية، وتوزيعات القيمة المتطرفة سيتم تصميم نموذج (EVD) واقتراحه للتنبؤ بمقاييس التقلبات والمخاطر أثناء الأحداث المتطرفة. وأخيرا، نظرا لميل الاعتماد على التقلبات بين الأسواق، سيتم اقتراح نماذج غارتش متعددة المتغيرات للتأكد من تأثير آثار التقلبات غير المباشرة داخل الأسواق المالية. المقارنة التجريبية سوف يتم إجراؤها لتحديد النماذج الواعدة في كل حالة من الحالات الثلاث.

English Abstract

The behavior and movement of stocks is one of the most important aspects of financial data taken into account in financial risk management and analysis. Stocks usually exhibit volatile behavior which calls for various volatility or stochastic models in evaluating the risks associated with them. Financial risk is measured first and foremost by means of the (conditional) volatility measure, and likewise by the value-at-risk (VaR) or expected shortfall (ES), two of the most common risk evaluating techniques. However, to evaluate Var, ES or both, a better understanding of the stochastic behavior of the market prices and/or returns of the financial instrument (herein stock) is requisite. Throughout the years, different models for estimating volatility have been proposed including the variance-covariance models and historical variance on the one hand, while some other proposed models such as autoregressions (AR), moving averages (MA), and autoregressive conditional heteroscedasticity (ARCH) models have been combined to make for more encompassing mean and volatility models– like the autoregressive moving average (ARMA) and generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) models – on the other hand. More robust models continue to be developed either from scratch or from the amalgamation of existing models. This thesis looks to propose volatility models for the stock market returns of four Gulf country markets namely Bahrain, Qatar, Saudi Arabia, and the Dubai market of the United Arab Emirates. The aim of this thesis is to develop more robust models from the classical GARCH models by incorporating leptokurtic distributions for the innovation process instead of the assumed standard normal distribution. It is expected that the fat-tailed distributions will lead to more plausible and best fitting models. Furthermore, given the prospects of extreme events in the financial markets, extreme value distributions (EVD) will be modelled and proposed for the forecasting of volatility and risk measures during periods of abnormal fluctuations. Finally, due to the propensity of volatility dependency between markets, multivariate GARCH models will be proposed to ascertain the impact of volatility spillovers within the financial markets. An empirical analysis is be performed on the four Gulf markets to ascertain the most promising models in each of the three cases of univariate GARCH, GARCH-EVT, and multivariate GARCH.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Research Math
Department:	College of Computing and Mathematics > Mathematics
Committee Advisor:	AFUECHETA, EMMANUEL OSITA
Committee Members:	OMAR, MOHAMMAD HAFIDZ and BAKATHER, ADNAN AMEEN ABDULLAH
Depositing User:	SHAFIQ ABASS (g202203740)
Date Deposited:	04 Jun 2024 07:42
Last Modified:	04 Jun 2024 07:42
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/142904