|
|
Dynamic Network Risk across main U.S. sectors
Malecha, Jan ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Čech, František (oponent)
Tato práce zkoumá propojenost volatility akcií v rámci jednotlivých sektorů ak- ciového indexu S&P 500. Zabýváme se zejména tím, zda riziko, které vzniká z finanční propojenosti, je naceněno v akciových výnosech. Pro každý z deseti sektorů odhadujeme dynamickou síť, která je vytvořena z realizovaných volatilit akcií v letech 2006 až 2018. Zkoumáme, jak se finanční propojenost liší napříč sektory. Z porovnání výsledků vyvozujeme, že finanční propojenost se vyvíjí podobně napříč všemi sektory po celé zkoumané období. Úroveň propojenosti je určována významnými událostmi, které ovlivňují celé finanční trhy. Ze sek- torových sítí poté vytváříme rizikový faktor, který se snaží znázornit riziko vyplývající z finanční propojenosti, která je směrově orientovaná a dynamická. Pro každý sektor vytváříme faktorový model, který odhadujeme pomocí Fama- MacBethovy metody. Empirické analýza prokazuje nacenění faktoru v případě čtyř sektorů, nacházíme statisticky významné výsledky u rizikových faktorů v sektoru energetickém, finančním, průmyslovém a v sektoru spotřebního zboží.
|
|
|
Innovation Indicator Analysis in the European Union: A Machine Learning Approach
Malecha, Jan ; Pleticha, Petr (vedoucí práce) ; Semerák, Vilém (oponent)
Evropská komise každoročně vydává Evropský srovnávací přehled inovací, který je nástrojem k měření inovační výkonnosti členských států Evropské unie (EU). Tato práce rozšiřuje analýzy publikované v Evropském srovnávacím přehledu inovací 2018 ve dvou směrech. První část zkoumá, pomocí shlukové analýzy, rozdělení členských států EU do skupin podle inovační výkonnosti. V této práci přicházíme s unikátním schématem řešení tohoto rozdělení za použití hierarchického shlukování. Při porovnání našeho schématu se schématem stávajícím se ukazuje, že hlavní vzory v obou schématech jsou velmi podobné. Jedinou výjimkou je odlišnost Velké Británie, Irska a Lucemburska od ostatních nadprůměrně výkonných států. Námi navrhované schéma navíc přináší informace o podobnosti států uvnitř jednotlivých výkonnostních skupin, například uvádí podobnost mezi Finskem, Švédskem a Dánskem a jejich relativní odlišnost od Francie, přestože jsou v jedné skupině. V druhé části se pomocí regresní analýzy pokoušíme zkoumat efekt inovací na reálnou lidskou produktivitu. Na rozdíl od existující literatury nenacházíme statisticky významný vztah mezi produktivitou a indikátory Evropského srovnávacího přehledu inovací. Proto následně rozšiřujeme analýzu o penalizační metodu, označovanou jako lasso metoda, která provádí výběr proměnných z...
|
host ::
RSS.