IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/a/hde/epregl/v74y2023i5p663-700.html
   My bibliography  Save this article

Modeliranje I Prognoziranje Volatilnosti Sektorskih Indeksa Zagrebačke Burze: Multivarijatni Garch Model

Author

Listed:
  • Manuel Benazić

    (Fakultet ekonomije i turizma "Dr. Mijo Mirković" Pula, Sveučilište Jurja Dobrile u Puli)

  • Gordana Kordić

    (Ekonomski fakultet Zagreb, Sveučilište u Zagrebu)

Abstract

Cilj ovog rada je modelirati i prognozirati volatilnost sektorskih indeksa na Zagrebačkoj burzi, odnosno na hrvatskom tržištu kapitala korištenjem multivarijatnog generaliziranog autoregresivnog uvjetnog heteroskedastičnog (MGARCH) modela sukladno dvjema pretpostavkama o uvjetnim distribucijama povrata, odnosno Gaussovoj (normalnoj) i Studentovoj t-distribuciji te ustanoviti jesu li navedene distribucije primjerene prilikom opisa distribucije povrata sektorskih indeksa na Zagrebačkoj burzi. Prilikom donošenja odluka o ulaganjima, investitori uzimaju u obzir očekivani profit (povrat) i rizik od ulaganja, a pritom im pomažu analize vezane uz različite mjere rizika poput volatilnosti povrata, koeficijenata korelacije povrata itd. Dnevni podaci o povratima sektorskih indeksa Zagrebačke burze analizirani su u razdoblju od 2013. do 2021. godine, a obuhvaćaju sektor industrijske proizvodnje, građevinarstva, proizvodnje i prerade hrane te turizma. Za potrebe analize u radu, MGARCH je korišten kako bi se procijenili dinamički uvjetni korelacijski (DCC-GARCH) modeli. Izračunate bezuvjetne volatilnosti upućuju na veću stabilnost sektora turizma u odnosu na ostale sektore dok bezuvjetni korelacijski koeficijenti ukazuju na neznatnu jačinu povezanosti između sektora te na mogućnost ostvarivanja diverzifikacijskih efekata prilikom ulaganja. Uvjetne volatilnosti povrata sektorskih indeksa kreću se blisko, osim sektora građevinarstva čija se volatilnost tijekom vremena povećava ukazujući na rastuću prisutnost rizika u tom sektoru. Nadalje, primjetan je trend porasta uvjetne korelacije povrata posebice u odnosima u kojima je uključen sektor turizam sugerirajući na sve veću povezanost ostalih sektora s tim sektorom. Ta je povezanost pogotovo izražena između sektora turizam te sektora proizvodnje i prerade hrane. Usporedbe modela ukazuju da je MGARCH model temeljen na Studentovoj t-distribuciji primjereniji prilikom opisa distribucije povrata sektorskih indeksa u odnosu na model temeljen na Gaussovoj distribuciji. Ograničenja provedene analize ogledaju se u relativno kratkom vremenskom razdoblju procjene modela i specifičnosti vezanih uz tržište kapitala Republike Hrvatske u odnosu na razvijena tržišta.

Suggested Citation

  • Manuel Benazić & Gordana Kordić, 2023. "Modeliranje I Prognoziranje Volatilnosti Sektorskih Indeksa Zagrebačke Burze: Multivarijatni Garch Model," Ekonomski pregled, Hrvatsko društvo ekonomista (Croatian Society of Economists), vol. 74(5), pages 663-700.
    • Handle: RePEc:hde:epregl:v:74:y:2023:i:5:p:663-700
    DOI: 10.32910/ep.74.5.2
    as

    Download full text from publisher

    File URL: https://doi.org/10.32910/ep.74.5.2
    Download Restriction: no
    File URL: https://libkey.io/10.32910/ep.74.5.2?utm_source=ideas
    LibKey link: if access is restricted and if your library uses this service, LibKey will redirect you to where you can use your library subscription to access this item
    ---><---

    More about this item

    Keywords

    volatilnost; distribucije povrata; sektorski indeksi; tržište kapitala; Zagrebačka burza; MGARCH model;
    All these keywords.

    JEL classification:

    • G11 - Financial Economics - - General Financial Markets - - - Portfolio Choice; Investment Decisions
    • G17 - Financial Economics - - General Financial Markets - - - Financial Forecasting and Simulation

    Statistics

    Access and download statistics

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:hde:epregl:v:74:y:2023:i:5:p:663-700. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: Josip Tica (email available below). General contact details of provider: https://edirc.repec.org/data/hdeeeea.html .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.