Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 52 záznamů.  1 - 10dalšíkonec  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Measuring Bank Efficiency
Iršová, Zuzana ; Jakubík, Petr (vedoucí práce) ; Michalíková, Eva (oponent)
Táto práca poskytuje empirický náhľad na metódy výpočtu efektívnej hranice v bankovníctve a citlivosť tejto metódy na zmeny v definícii špecifických parametrov použitých techník. Závery porovnania dvoch prístupov, stochastického odhadu efektívnej hranice (SFA) a deterministického odhadu obálkovou analýzou dát (DEA), sú podporené meta-regresnou časťou zahŕňajúcou 32 štúdií pre oblasť Spojených štátov Amerických a 14 štúdií tranzitívnych ekonomík. Medzi hlavné výsledky patrí zistenie, že odhady efektivity sú vysoko závislé na metodologickej štruktúre v zadaní, najväčšie rozdiely medzi odhadmi SFA a DEA nastávájú pri použití Fourierovej funkčnej špecifikácie a poradová korelácia medzi týmito metódami vzrastá so zvyšujúcim sa stupňom homogenity v dátach. Klasifikácia JEL C13, C61, G21, L25, P27 Kľúčové slová Bank Efficiency, Stochastic Frontier Approach, Data Envelopment Analysis, Meta-Regression Analysis E-mail autora zuzana.irsova@gmail.com E-mail vedúceho práce petr.jakubik@cnb.
Extending volatility models with market sentiment indicators
Röhryová, Lenka ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Jakubík, Petr (oponent)
V této práci se snažíme zlepšit heterogenní autoregresivní model (HAR) rozšířením o ukazatele tržního sentimentu. Jako proxy tržního sentimentu používáme objem vyhledávání na Googlu a Twitter sentiment. Analyzovali jsme 30 společností Dow Jones indexu po dobu 15 měsíců. Pomocí out- of-sample předpovědi jsme sestavili žebříček modelů podle jejich přesnosti. Identifikovali jsme tři relevantní proměnné: denní negativní tweety, denní objem vyhledávání a týdenní objem vyhledávání. Tyto proměnné zlepšují přesnost předpovědi HAR modelu jednotlivě i v Twitter-Google kombina- cích. Některé modely zlepšují přesnost předpovědi až o 22% pro určité akcie, jiné zhoršují přesnost předpovědi až o 24%. Kombinace denních negativních tweetů a týdenního objemu vyhledávání překoná základní model u 17 ak- cií podle RMSE a u 16 akcií podle MAE a MASE. Samotné denní tweety zlepšují přesnost základního modelu pro 17 a 19 společností podle užitého měřítka. Kombinace denních negativních tweetů a denního objemu vyhledá- vání zlepšuje přesnost základního modelu pro 15 respektive 18 společností. Na základě průměrného zlepšení MASE vítězí jednoznačně kombinace den- ních negativních tweetů a týdenního objemu vyhledávání, jelikož snižuje prů- měrnou MASE o 0.71%. Klasifikace JEL C32, C33, C52, G14 G17 Klíčová slova volatilita,...
Macro-Financial challenges in Emerging Markets
Jašová, Martina ; Geršl, Adam (vedoucí práce) ; Schmieder, Christian (oponent) ; Babecký, Jan (oponent) ; Jakubík, Petr (oponent)
Abstrakt Tato dizertace sestává ze tří esejí na téma makroekonomie a finance. V těchto esejích se zabývám událostmi, které mají negativní dopad na rozvíjející se trhy a představují riziko pro hospodářskou politiku a centrální bankovnictví. Mým cílem je doplnit současnou empirickou literaturu o nové poznatky v oblasti soukromých úvěrů, makroobezřetnostní politiky a promítání měnového kurzu do inflace První esej se zabývá opatřeními, která si před ekonomickou krizí v letech 2003 - 2007 kladla za cíl omezit růst úvěrů v soukromém sektoru. Analýza těchto opatření je založena na původním průzkumu mezi centrálními bankami střední a východní Evropy. Výsledky odhalují výrazné zásahy hospodářské politiky a ukazují, že některá opatření, jako například klasifikace aktiv a povinných rezerv nebo kritéria způsobilosti k úvěrům, mohla být úspěšná v potlačení růstu bankovních úvěrů. Druhá esej doplňuje současnou literaturu zabývající se indikátory včasného varování a přispívá k diskuzi o přiměřenosti statistické metody odhadu nadměrného zadlužení privátního sektoru (tzv. ...
Impact of the low yield environment on banks and insurers: Evidence from equity prices
Juřena, Filip ; Jakubík, Petr (vedoucí práce) ; Teplý, Petr (oponent)
Pomocí statické a dynamické analýzy panelových dat zkoumáme, jak úrokové míry ovlivňovaly ceny akcií evropských bank a pojišťoven mezi lety 2006 a 2015. Identifikace a kvantifikování dopadu prostředí nízkých výnosů, které je způso­ bené snížením úrokových měr, jsou zásadní především pro regulátory a centrální banky Naše statické a dynamické modely ukazují, že klesající krátkodobá úroková míra měla negativní vliv na banky i pojišťovny. Dynamické modely jsou v této práci odhadovány prostřednictvím Blundellova-Bondova systémo­ vého GMM estimátoru a jejich výsledky považujeme za nadřazené výsledkům statických modelů, protože všechny předpoklady dynamických modelů jsou zde splněny. Podle výsledků získaných pomocí Blundellova-Bondova systémo­ vého GMM estimátoru byly životní pojišťovny ovlivňovány více než banky, které zase byly ovlivňovány více než neživotní pojišťovny. V případě poklesu krátkodobých úrokových měr o 1 procentní bod poklesnou dle našeho odhadu ceny akcií životních pojišťoven v průměru o 18 %, ceny akcií bank o 8 % a ceny akcií neživotních pojišťoven o 3 %. Klasifikace JEL C33, C36, C61, E44, G21, G22 Klíčová slova úrokové míry, ceny akcií, statická analýza panelových dat, dynamická analýza pane­ lových dat, systémový GMM estimátor E-mail autora jurena.filip.l@ gm ail.com E-mail vedoucího...
Analysis of Energy Economy to drive Ukraine's economic growth
Kariagina, Viktoriia ; Jakubík, Petr (vedoucí práce) ; Valíčková, Petra (oponent)
Tato práce vyšetřuje vztah mezi spotřebou energie a ekonomickým růstem patnácti postsovětských republik s primárním zaměřením na Ukrajinu v období let 1991 - 2013. Testy panelových jednotkových kořenů jsou nejprve aplikovaný v časových řadách energetické spotřeby a hrubého domácího produktu (GDP) pro jednotlivé země bývalého Sovětského svazu. Poté jsou použity testy kointegrace pro identifikace vztahů mezi jednotlivými proměnnými. Empirická strategie analýzy panelových dat je založena na specifikaci neoklasického růstového modelu, který obsahuje gross capital formation a celkovou zaměstnanost jednotlivé země jako dodatečné vysvětlující proměnné pro ekonomický růst spolu s energetickou neefektivností v procentech (%), využití fosilních paliv, liberalizaci energetického sektoru a několik dalších proměnných. Datová sada je analyzována pomocí metody nejmenších čtverců (Pooled OLS), metody fixních efektů a metody náhodného modelu efektů, s čímž metoda fixních efektů je identifikována jako optimální estimátor. Výsledek analýzy ukazuje že existuje pozitivní obousměrný příčinný vztah mezi ekonomickým růstem a energetickou spotřebou Ukrajiny ("Hypotéza zpětné vazby"). Navíc výsledek analýzy panelových dat naznačuje, že snižování energetické neefektivnosti zvyšuje vlastní produkci energie (včetně obnovitelné energie)...
Beyond Global Imbalances: Gross capital flows and the role of Shadow Banking
Václavíček, Tomáš ; Teplý, Petr (vedoucí práce) ; Jakubík, Petr (oponent)
Tato studie se zabývá empirickou analýzou stínového bankovnictví a jeho dopadů na mezinárodní toky kapitálu. Navazuje na nově vznikající literaturu o stínovém bankovnictví a na empirickou literaturu zaměřenou na globální nerovnováhy a kapitálové toky. Cílem této práce je testování tří hypotéz, které postupně propojují mezinárodní toky kapitálu s dostupností úvěrů, přeshraničními pasivy bank a se stínovým bankovnictvím. Druhá a třetí hypotéza jsou testovány na hrubých tocích kapitálu, které oproti čistým tokům kapitálu lépe zachycují aktivity spojené s financováním. Výsledky analýzy naznačují, že stínové bankovnictví je spojené s vyššími hrubými toky kapitálu v obdobích, kdy tento sektor roste. Avšak v obdobích, kdy se růst stínového bankovnictví zastavuje nebo objem jeho aktivit klesá, tyto toky mají tendenci zamrznout. Kapitálové toky dále ovlivňuje diferenciál růstu ekonomiky a globální averze k riziku. Klasifikace E44, G20, G23, F32, F34, F21, F65 Klíčová slova stínové bankovnictví, globální nerovnováhy, kapitálové toky, finanční stabilita E-mail autora E-mail vedoucího práce tomas.vaclavicek@gmail.com petr.teply@fsv.cuni.cz
Updating the Ultimate Forward Rate over Time: a Possible Approach
Žigraiová, Diana ; Jakubík, Petr
Tento článek navrhuje metodologický přístup, který může být využit regulátory pro aktualizaci tzv. konečné forwardové sazby (UFR) pro ohodnocení pasiv pojišťoven, která mají splatnost nad rámec výnosů pozorovatelných na trhu. Navržený koncept je založen na optimalizaci dvou protichůdných aspektů – stability a přesnosti implikované tržními fundamenty. Ke kalibraci algoritmu, který dynamicky aktualizuje UFR na základě vzdálenosti mezi hodnotou implikovanou dlouhodobým růstem ekonomických fundamentů v daném roce a regulatorní hodnotou UFR platnou v předchozím roce, jsme použili data o časové struktuře amerických vládních dluhopisů pro roky 1985–2015. Pro extrapolaci výnosových křivek pro splatnosti mezi 21 až 30 lety jsou použity modely Nelson-Siegel a Svensson využívající vybrané hodnoty UFR. Získané hodnoty jsou pak porovnány s pozorovanými výnosy prostřednictvím statistiky střední odchylky čtverců. Dále optimalizujeme parametr navrženého vzorce pro UFR pomocí minimalizace definované ztrátové funkce zohledňující oba zmíněné faktory.
Plný text: Stáhnout plný textPDF
Multi-agent Network Models of Financial Stability
Klinger, Tomáš ; Teplý, Petr (vedoucí práce) ; Tripe, David (oponent) ; Stavárek, Daniel (oponent) ; Jakubík, Petr (oponent)
Tato práce pojednává o mezinárodní bankovní regulaci a na vazby mezi krizemi finančního systému a dluhovými krizemi jednotlivých států. Po ilustraci hlavních vztahů na nedávné finanční krizi zkonstruujeme několik multiagentních síťových modelů finančního systému pro testování jeho stability při různých nastaveních jeho parametrů. V první části se zaměřujeme na důvody regulace bank a popisujeme vývoj mezinárodní bankovní regulace včetně aktuálně představených dokumentů známých jako Basel III. Hlavním závěrem této části je skutečnost, že regulace je z velké míry ovlivňována samotnými bankami a ne vždy slouží k zajištění stability finančního systému. Ve druhé části zkonstruujeme multiagentní model, který umožňuje simulovat dopady negativních šoků při různých nastaveních parametrů bankovního systému a regulatorního prostředí. Naše simulace ukazují zaprvé, že dostatečná míra kapitálu je nezbytná pro zajištění systémové stability, zadruhé, že jakmile se systém octne v systémové krizi, diskreční zásahy mají jen velmi malý účinek a zatřetí poukazují na užitečnost regulace likvidity. Ve třetí části model rozšíříme tak, aby umožnil analyzovat efekty státní podpory na systémovou stabilitu a efekty zpětné vazby, při kterých se riziko přenáší ze států zpět na bankovní systém. Dále testujeme různé parametrizace modelu...
The Impact of a Prolonged Period of Low Interest Rates Environment on Solvency And Profitability of Insurance Companies
Dorofti, Cristina ; Jakubík, Petr (vedoucí práce) ; Hausenblas, Václav (oponent)
The insurance industry is a major component of the economy by virtue of the amount of premiums it collects and the scale of its investments. Interest rate risk constitutes the greatest individual source of risk for insurance companies, especially following the most recent global financial turmoil, when ECB and other Central Banks across Europe have steadily been cutting the base rate in order to cope with the deteriorated economic environment. In this paper, we examine the effect of the macroeconomic environment, notably that of the interest rates, on life and non-life European insurance companies profitability ratios by employing a dynamic panel regression with GMM to a cross-country aggregated data. Our empirical results reveal that decreasing market rates, intensifying inflationary pressure and poor equity market performance are robust indicators of a diminishing insurance rentability, especially when we model using ROE. The estimates of ROA models are inconclusive as we believe that the complexity of this ratio requiers a more in-depth analysis. Additionaly we analyse a smaller group of life insurance companies' on their Embedded Value's sensitivity to several potential negative shocks. To the author's best knowledge, those are the first implied macroeconomic estimates on insurance companies'...
Counterparty credit risk modelling
Volek, Mikoláš ; Teplý, Petr (vedoucí práce) ; Jakubík, Petr (oponent)
Kreditní riziko protistrany je důležitým druhem finančního rizika. Tento fakt se ukázal zejména během roku 2008 ve světle pádu mnoha velkých bank. Důležitým prvkem při kalkulaci CVA je korelace tržních proměnných. Nejdůležitějším dopadem korelace je tzv. wrong-way riziko, tedy riziko ztráty v důsledku velké korelace mezi pravděpodobností defaultu a velikostí expozice. Toto riziko základní vzorce pro CVA nepostihují a mnoho aplikací se wrong-way riziku vyhýbá, nebot' jeho modelování je složité. Tato diplomová práce si klade za cíl zjistit, zda a jak dobře lze wrong-way riziko aproximovat jednoduchým faktorem, který by závisel na pozorované korelaci ceny podkladového aktiva a kreditního spreadu protistrany. Přílohou práce je plně dokumentovaná implementace modelu v programu Mathematica.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 52 záznamů.   1 - 10dalšíkonec  přejít na záznam:
Viz též: podobná jména autorů
6 Jakubík, Pavel
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.