INSTRUCTIONS FOR PREPARING THE EXCEL FILE:

(1)  Lookup your randomly chosen date and sample size in the Excel file Data Allocation.xls. Thengo to

the Data.xls to select a sample starting on your randomly allocated date and having your randomly allocated size. If the start date has no data, use the first after the start date with data, and then select the sample of the correct size, as allocated to you, from that date onwards. Failure to use the correct  sample as specified in the file under your candidate number will result in a grade of 0% . This is to prevent cheating.

(2)  Setup a spreadsheet with the name samplesize_startdate_candidate number.xls. For example,

4321_27052003_22193710.xls or 4321_27052003_22193710.xlsx. It does not matter whether you use .xls or .xlsx formats, but it is very important you follow the instructions for labelling. Note the start dateformat is ddmmyyyy. Use the same label for your essay, with extension .doc or .pdf. Failure to save and submit the Excel file and essay under the correct filename will incura 5% penalty.

(3)  Prepare “Figure 1: DAX 30 and CAC 40” . Highlight columns A, B and C and draw a graph of the two

indices, using primary axis for Dax 30 and secondary axis for CAC 40. Paste the graph (and all subsequent graphs) as either a .png or .jpeg or as an enhanced metafile into the word doc used to write your essay. Do not paste any graph as an Excel chart, this will embed the entire spreadsheet in your word doc and make it impossibly large.

(4)  Add two more columns: D – the daily return on Dax 30 and E – the daily return on CAC 40, onevery date (except the first where you can put in the value 0).

(5)  Calculate the mean, standard deviation, skewness, kurtosis, min and max of columns D and E and collate the results in “Table 1: Statistical Characteristics of Returns” .

(6)  Now make column F – the squared return on Dax 30 and column G – the squared return on CAC 40. Apply two exponentially weighted averages (EWMA) with λ = 0.90 and another with λ = 0.97 to columns F and G, put these EWMA variance results in columns H, I, J and K.

(7)  Add another four columns (L, M, N and O) these being the volatilities (i.e. the annualized square root of the EWMA variances in columns H and I, assuming 250 days per year) .

(8)  Now consider a portfolio with value 1 million Euros, which at the end of your sample, has 300,000

Euros in the DAX 30 and 700,000 Euros in the CAC 40. Use the constant weights assumption to replicate the returns on this portfolio over the entire sample, in column P and the squared returns in column Q.

(9)  Apply two exponentially weighted averages (EWMA) with λ = 0.90 and another with λ = 0.97 to

column Q, of the squared returns, to calculate two EWMA variance time series for the portfolio, in columns R and S.

(10) Add another two columns (T and U) these being the volatilities (i.e. the annualized square root of the

EWMA variances in columns R and S, assuming 250 days per year).

(11) Prepare “Figure 2: Index and Portfolio Volatilities” .

(12) Next calculate six time series for the 2.5% daily Value-at-Risk (VaR) of the DAX 30 and the CAC40 and the portfolio, using the normal linear VaR model based on the EWMA volatilities in columns L, M, N,   O, S and T. Put these in columns V to AA.

(13) Prepare “Figure 3a: VaR and Returns on the DAX 30”, “Figure 3b: VaR and Returns on the CAC 40” and “Figure 3c: VaR and Returns on the Portfolio” .  To do these, plot a time series that treats the value as a loss, i.e. multiply the VaR column by - 1 and plot results as two time series, one for each value of λ; Then add a third time series to each plot, using the same vertical axis, namely the returns on the index (or the portfolio, the case of Figure 3c).

(14) Perform both conditional and unconditional coverage back-tests on the six 2.5% daily VaR time series that you have plotted, using a 1% critical value for the test statistic. Put the results in a single table, labelled “Table 2: Backtesting Results” .

INSTRUCTIONS FOR WRITING THE ESSAY:

The essay should start with a title and an abstract (100 words) and put your candidate number on the first page. The abstract should describe the main empirical results and state your conclusions. After that the essay should contain numbered sections, as below with suitable titles of your choice. In the following, the word counts in brackets are guidelines only, there is no strict limit per section, only for the overall word count.

Here is a guide to what each section should contain:

1.     Introduction: An introduction which demonstrates an understanding of the questions asked and a description of the index (approx. 300 words)

2.     Data: A description of the data, including Figure 1 and Table 1 (approx. 500 words)

3.    Volatility: A discussion of volatility time series, including a technical description of the models used, a graphical presentation of the results displayed in Figure 2, and adiscussion of these results (approx.   700 words)

4.     Value-at-Risk: A discussion of the VaR and returns time series including a technical description of the models used, a graphical presentation as in Figures 3a, 3band 3c , and adiscussion of these results   (approx. 700 words)

5.     Backtesting: A presentation of your backtest results, including a technical description of the coverage  tests used,a presentation of the results obtained in Table 2, and adiscussion of these results (approx. 700 words)

6.    Conclusion: A short summary of sections 2 - 5. (approx. 100 words).

INSTRUCTIONS FOR SUBMISSION:

(1)  Upload your Excel file and a PDF file of your essay to Canvas Online using the filenames explained above, for both the .xls (or .xlsx) and .pdf (or .doc) submissions.

(2)  ALL files will be carefully checked for plagiarism, collusion, and cheating. The University takes

academic misconduct very seriously and the full University rules on academic misconduct are set out in Section 2 of the University'sRegulations for examinations and assessment .

(3)  Late submissions carry the normal penalties i.e. 5% for up to one day late, 10% for up to one week late; Every year, students leave it too late and then encounter technical problems they did not foresee, and so they incura penalty.