|
|
Porovnání množství vázaného uhlíku v nadzemní i podzemní biomase v různých typech využití půdy v okolí města Oxapampa, Peru
Chalupová, Karolína
Předložená práce porovnává množství vázaného uhlíku v odlišných typech využití půdy v okolí města Oxapampa v Peru. Výzkum probíhal na podzim roku 2022 a byl zaměřen na tři hlavní typy landuse: kávové agrolesnické plantáže, horské tropické lesy a silvopastevní systémy. Sběr dat probíhal s pomocí technologie Field-Map, kdy bylo celkem porovnáno 47 výzkumných ploch na 6 transektech. Ke zjištění nadzemní i podzemní biomasy bylo využito alometrických rovnic. Vyhodnocení uhlíkových zásob v půdě probíhalo na základě půdních analýz pomocí přístroje Soli-TOC (Elementar). Výsledky práce ukázaly, že nebyl statisticky významný rozdíl mezi množstvím uhlíku v biomase agrolesnických kávových plantáží a lesních porostů. Naproti tomu zásoby půdního uhlíku byly nejvyšší v lesních porostech v horních vrstvách půdy. V nižších hloubkách (20–30 cm) naopak již rozdíl mezi studovanými landuse zaznamenán nebyl. Průměrné hodnoty uhlíku v půdě (%) pro kávové agrolesnické systémy a jednotlivé hloubky byly následující: H (7,6 ± 3,8); 0–10 (5,1 ± 1,8); 10–20 (3,8 ± 0,8); 20–30 (3,4 ± 0,7). Pro lesní stanoviště: H (34,2 ± 12,1); 0–10 (22,4 ± 14,7); 10–20 (9,5 ± 6,2); 20–30 (7,3 ± 5,8). Hodnoty uhlíku v půdě pro silvopastevní systémy činily: H (12,1 ± 4,7); 0–10 (7,3 ± 3,3); 10–20 (5,3 ± 2,3); 20–30 (3,7 ± 2,1).
|
|
|
Vliv deforestace krajiny na využívání původních druhů rostlin v okrese Sen Monorom, Kambodža
Chalupová, Karolína
Bakalářská práce se zaměřuje na rozsah deforestace krajiny v Kambodži a její vliv na využívání původních druhů rostlin v okrese Sen Monorom. K řešení této problematiky bylo využito literární rešerše a terénního průzkumu, který zobrazuje monitoring výskytu a způsoby využití původních druhů okresu. V neposlední řadě bylo užito dotazníkového průzkumu, který se soustředí zejména na objektivní a subjektivní vnímání odlesňování. Z výsledků práce vyplývá, že deforestace krajiny v Kambodži stále narůstá. Řada druhů podlehla náporu nelegální těžby a nadměrné poptávky. Pokud nedojde ke změnám v systému a lesním hospodářství, je pravděpodobné, že bude docházet k dalším ztrátám biodiverzity.
|
|
|
Can Machines Explain Stock Returns?
Chalupová, Karolína ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Vácha, Lukáš (oponent)
Mohou stroje vysvětlit akciové výnosy? Abstrakt diplomové práce Karolína Chalupová January 5, 2021 Nedávný výzkum ukazuje, že neuronové sítě dokážou předpovídat akciové výnosy lépe, než kterýkoli jiný model. Metematicky komplikovaná povaha sítí je zároveň jejich výhodou, umožňující odhalovat komplexní vzorce, a jejich prokletím, znesnadňujícím jejich interpretaci, což zamlžuje výhody a nevýhody sítí a komplikuje jejich užití. Tato práce je jedním z prvních pokusů toto prokletí překonat. Za použití nově vyvinutých metod interpretovatelného stro- jového učení objasňuje, jak sítě vytvářejí své vynikající předpovědi výnosů. Poskytuje tak nové odpovědi na starou otázku, které proměnné určují rozdíly v akciových výnosech, a vysvětluje, co stojí za bezkonkurenční schopností neu- ronových sítí identifikovat mezi akciemi na trhu budoucí vítěze a poražené. Tato práce je pravděpodobně první, která zjišťuje, zda neuronové sítě pod- porují ekonomické mechanismy, které během posledních 50 let přinesl výzkum v oblasti oceňování aktiv. Z hlediska aplikace pro finanční praxi práce nabízí transparentnost, kterou přináší dekompozice každé předpovědi na vlivy jed- notlivých vstupních proměnných; zároveň si práce zachovává Sharpe ratio na úrovni současné vědy. Navíc je představena nová metrika, která je zvláště vhodná pro...
|
|
|
Can Machines Explain Stock Returns?
Chalupová, Karolína ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Vácha, Lukáš (oponent)
Mohou stroje vysvětlit akciové výnosy? Abstrakt diplomové práce Karolína Chalupová January 5, 2021 Nedávný výzkum ukazuje, že neuronové sítě dokážou předpovídat akciové výnosy lépe, než kterýkoli jiný model. Metematicky komplikovaná povaha sítí je zároveň jejich výhodou, umožňující odhalovat komplexní vzorce, a jejich prokletím, znesnadňujícím jejich interpretaci, což zamlžuje výhody a nevýhody sítí a komplikuje jejich užití. Tato práce je jedním z prvních pokusů toto prokletí překonat. Za použití nově vyvinutých metod interpretovatelného stro- jového učení objasňuje, jak sítě vytvářejí své vynikající předpovědi výnosů. Poskytuje tak nové odpovědi na starou otázku, které proměnné určují rozdíly v akciových výnosech, a vysvětluje, co stojí za bezkonkurenční schopností neu- ronových sítí identifikovat mezi akciemi na trhu budoucí vítěze a poražené. Tato práce je pravděpodobně první, která zjišťuje, zda neuronové sítě pod- porují ekonomické mechanismy, které během posledních 50 let přinesl výzkum v oblasti oceňování aktiv. Z hlediska aplikace pro finanční praxi práce nabízí transparentnost, kterou přináší dekompozice každé předpovědi na vlivy jed- notlivých vstupních proměnných; zároveň si práce zachovává Sharpe ratio na úrovni současné vědy. Navíc je představena nová metrika, která je zvláště vhodná pro...
|
|
|
The Impact of Just-in-Time Inventory Management on Business Cycle Severity
Chalupová, Karolína ; Novák, Jiří (vedoucí práce) ; Hanus, Luboš (oponent)
Tato práce zkoumá dopad just-in-time managementu (JIT) na volatilitu skladových zásob a hloubku jejich poklesu během hospodářských krizí. Skladové zásoby mají důležitou makroekonomickou roli - předchozí výzkum ukazuje, že pokles volatility skladových zásob je pravděpodobně důležitým zdrojem Great Moderation a že snižování skladových zásob je zásadní část úbytku HDP během recesí. Výsledky práce ukazují, že JIT snižuje volatilitu skladových zásob a tlumí jejich pokles během recesí, což v kombinaci s předchozím výzkumem naznačuje, že JIT je pravděpodobně důležitým zdrojem Great Moderation a že mírní hospodářské krize. Hypotézy testuji za použití čtvrtletních panelových dat z let 1975-2014 o amerických veřejně obchodovaných firmách působících ve výrobním sektoru. Můj vzorek se sestává ze 116 firem, které implementovaly JIT, a 116 s nimi spárovaných kontrolních firem.
|
host ::
RSS.