haku: @keyword principal component analysis / yhteensä: 23
hakutulos-lista
viite: 5 / 23
« edellinen | seuraava »
Tekijä:Viitasaari, Ville
Työn nimi:Modeling of Seaborne Forward Freight Rates
Laivarahtimarkkinan forward-käyrien mallintaminen
Julkaisutyyppi:Diplomityö
Julkaisuvuosi:2013
Sivut:[6] + 94      Kieli:   eng
Koulu/Laitos/Osasto:Perustieteiden korkeakoulu
Oppiaine:Sovellettu matematiikka   (Mat-2)
Valvoja:Salo, Ahti
Ohjaaja:Hytönen, Henri
OEVS:
Sähköinen arkistokappale on luettavissa Aalto Thesis Databasen kautta.
Ohje
sulje

Digitaalisten opinnäytteiden lukeminen Aalto-yliopiston Harald Herlin -oppimiskeskuksen suljetussa verkossa

Oppimiskeskuksen suljetussa verkossa voi lukea sellaisia digitaalisia ja digitoituja opinnäytteitä, joille ei ole saatu julkaisulupaa avoimessa verkossa.

Oppimiskeskuksen yhteystiedot ja aukioloajat: https://learningcentre.aalto.fi/fi/harald-herlin-oppimiskeskus/

Opinnäytteitä voi lukea Oppimiskeskuksen asiakaskoneilla, joita löytyy kaikista kerroksista.

Kirjautuminen asiakaskoneille

  • Aalto-yliopistolaiset kirjautuvat asiakaskoneille Aalto-tunnuksella ja salasanalla.
  • Muut asiakkaat kirjautuvat asiakaskoneille yhteistunnuksilla.

Opinnäytteen avaaminen

  • Asiakaskoneiden työpöydältä löytyy kuvake:

    Aalto Thesis Database

  • Kuvaketta klikkaamalla pääset hakemaan ja avaamaan etsimäsi opinnäytteen Aaltodoc-tietokannasta. Opinnäytetiedosto löytyy klikkaamalla viitetietojen OEV- tai OEVS-kentän linkkiä.

Opinnäytteen lukeminen

  • Opinnäytettä voi lukea asiakaskoneen ruudulta tai sen voi tulostaa paperille.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi tallentaa muistitikulle tai lähettää sähköpostilla.
  • Opinnäytetiedoston sisältöä ei voi kopioida.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi muokata.

Opinnäytteen tulostus

  • Opinnäytteen voi tulostaa itselleen henkilökohtaiseen opiskelu- ja tutkimuskäyttöön.
  • Aalto-yliopiston opiskelijat ja henkilökunta voivat tulostaa mustavalkotulosteita Oppimiskeskuksen SecurePrint-laitteille, kun tietokoneelle kirjaudutaan omilla Aalto-tunnuksilla. Väritulostus on mahdollista asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Väritulostaminen on maksullista Aalto-yliopiston opiskelijoille ja henkilökunnalle.
  • Ulkopuoliset asiakkaat voivat tulostaa mustavalko- ja väritulosteita Oppimiskeskuksen asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Tulostaminen on maksullista.
Sijainti:P1 Ark Aalto  183   | Arkisto
Avainsanat:dynamic conditional correlation
seaborne freight
principal component analysis
wavelet analysis
dynaaminen korrelaatiomalli
laivarahti
pääkomponenttianalyysi
aallokeanalyysi
Tiivistelmä (fin): Tässä työssä analysoimme laivoilla kuljetettavan kuivarahdin forward-markkinoita.
Käsiteltäviä pääaiheita ovat kausivaihtelu ja lyhyen aikavälin varianssin minimointiin tähtäävä portfolion suojaaminen.

Kuivarahtimarkkinan hintojen luonne on kausittainen ja kausivaihtelun suuruus näyttää riippuvan laivan koosta.
Capesize- ja panamax -luokkien alusten kalenterivuoden sisällä tapahtuva kausivaihtelu on erittäin vahvaa, mutta suhteessa lyhyen aikavälin hintamuutoksiin heikkoa.
Supramax- ja handysize -luokkien hintojen kalenterivuoden sisäinen kausivaihtelu taas on voimakasta suhteessa lyhyen aikavälin hintavaihteluihin.

Työssä vertaamme keskenään staattisia, vakiovolatiliteettioletukseen nojaavia, suojausmalleja ja dynaamisia GARCH-mallinnukseen perustuvia suojausmalleja.
Tarkastelemme erityisesti kahta GARCH-mallia: dynaamista korrelaatiomallia ja vakiokorrelaatiomallia.
Testeissämme GARCH-pohjaiset mallit toimivat paremmin kuin staattiset mallit, joissa volatiliteetti oletetaan vakioksi.
Dynaaminen korrelaatiomalli näyttää antavan hieman paremman ennusteen suojaussuhteelle kuin vakokorrelaatiomalli, mutta havaittava ero on pieni.

Jos saatavilla olevat ohjelmistot tai laskentakapasiteetti rajoittavat mallin valintaa, vakiokorrelaatiomalli saattaa olla testatuista vaihtoehdoista paras lineaarisen rahtijohdannaisportfolion lyhyen aikavälin suojaamiseksi.
Tiivistelmä (eng): In this thesis, we analyze the market for dry bulk forward freight agreements.
The main topics to be discussed are seasonality and short-term hedging from the point of view of a trader minimizing the variance of a sales-driven portfolio.

We find that the nature of the dry bulk market is seasonal and the seasonality grows stronger with ship size.
We also find that the strength of short-term price fluctuations relative to the seasonal patterns is relatively strong - especially in the case of capesize and panamax class vessels.

We compare constant volatility hedging and GARCH based hedging by doing out-of-sample back testing.
Two multivariate GARCH models, DCC-GARCH and CCC-GARCH, are tested.
We observe that the GARCH models perform better than static hedges that assume constant volatility.
The DCC-GARCH model seems to produce the best hedge ratios but does not exceed the performance of the CCC-GARCH model by a high margin.

In case the available computing capacity is limited, we suggest using the CCC-GARCH model to hedge linear freight derivatives portfolios.
ED:2013-06-05
INSSI tietueen numero: 46844
+ lisää koriin
« edellinen | seuraava »
INSSI