Individual Assignment: Market Risk and Credit Risk Modelling

(30 marks)

Please prepare your modelling report with related tables, figures, interpretations, and explanations based on the following tasks. You need to submit one word or PDF file for your report. Please copy and paste your Eviews result tables into your report.

Part I - Market Risk Modelling (21 marks)

GARCH and EWMA models (Review Week 4 Practice Notes 1)

1.    Goto https://www.nasdaq.com and download five-year historical daily  closing  prices of  a stock of your choice.

2.    (3 marks) Calculate the logarithm returns for the stock. Analyse and discuss the stock return characteristics,  including  return  mean,  median,  minimum,  maximum,  skewness, kurtosis, serial correlation, and volatility clustering.

3.    (4 marks)  Based on  analyses in Step 2, build an appropriate GARCH model for the return volatility  and explain why the  model specification is  appropriate. (Note that: you need  to capture the serial correlation of the return level using ARMA model) .

4.    (3 marks)  Based on the analyses in Step 2, establish an appropriate EWMA return volatility model.

5.    (3 marks) Forecast one day volatility using GARCHand EWMA model based on above steps 3 and 4.

Dynamic Conditional Correlation - Bivariate GARCH model (Review Week 4 Practice Notes 2)

1.    Using one pair of data (including the spot and futures prices) from the givendata file on stream (file name: Data for assessment 2) . Look at the first tab of the file for the assigned data for your group (students in one group would use the same data, but the assignment is individual assignment) .

2.    (4 marks) Estimate their dynamic conditional correlation using the DCC-MGARCH(1,1) model.

3.    (4  marks)   Based  on  the  estimated dynamic  conditional  correlation  ( pt)  and  estimated standard deviation of the spot (σs,t) and futures (σF,t), calculate the dynamic optimal hedge ratio as follows:

Part II - Credit Risk Modelling (9 marks)

1.    Employ the Mortgage.csv and lgd.csv datasets downloaded from

http://www.creditriskanalytics.net/datasets.html

2.    (5 marks) Build the best Probability of Default model you could and assess its performance.

3.    (4 marks)  Find a relevant literature on probability of default model. Explain and discuss the probability of default model in that paper and compare that model with your model (no more than one page of writing) .