Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Bank lending surveys and financial cycles
Mayr, Samuel ; Geršl, Adam (vedoucí práce) ; Hlaváček, Michal (oponent)
V roce 2003 Evropská centrální banka vydala povinné kvalitativní šetření uvěrových podmínek bank. Obsahující 22 otázek týkajících se úvěrových stan- dardů, úvěrových pravidel, úvěrových podmínek a poptávky po úvěrech, šetření uvěrových podmínek bank má za úkol umožnit Evropské centrální bance lépe rozpoznat mezi silami nabídky a poptávky ovlivňujícími výslednou situaci na bankovním úvěrovém trhu. Tato práce schraňuje výsledky dostupných šetření a zkoumá potencionální využití těchto výsledků v modelech včasného varování pro bankovní krize. Na základě AUROC analýzi logistických modelů, postavených částečně na současně využívaných indikátorech včasného varování a částečné na datech z šetření uvěrových podmínek bank, ukazuje, že je možno vybrat 27 proměnných extrahovaných z šetření, které oproti současným indikátorům stati- sticky významně zlepšují úspěšnost předpovídaní bankovních krizí pro obodbí 2003-2017. Klasifikace JEL C23, C40, F47, G01, G21, G28 Klíčová slova indikátory včasného varování, šetření úvěrových podmínek bank, ROC, finanční cyklus E-mail autora mayr.samuel@gmail.com E-mail vedoucího práce adam.gersl@gmail.com
Do crypto-currencies form a new asset class?
Mayr, Samuel ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Hanus, Luboš (oponent)
Tato práce zkoumá statistické vlastnosti cenových variací kryptoměn, ve srovnání se statistickými vlastnostmi kolísání cen na běžných finančních trzích. Data o změnách cen kryptoměn Bitcoin, ripple a Litecoin byla přímo srovnávána se změnami cen evropské měny euro a akciového indexu S&P500. Zároveň byla data srovnávána se sadou stylizovaných faktů výnosů finančních aktiv. Vlastnosti zkoumané v této práci jsou: autokorelace denních výnosů tvar rozdělení výnosů, shlukování volatility, pákový efekt a korelace objemu a volatility. K tomu, aby jsme mohli odpovědět na otázku této práce, jsme se snažili najít unikátní rozdíly v chování výnosů kryptoměn. Poté, co byl zkontrolován každý bod této analýzy, jsme dospěli k závěru, že jediný zásadní rozdíl je ve tvaru a významnosti autokorelace denních výnosů. Zatímco výsledky analýzy ukazují, že kryptoměny autokorelují, ostatní finanční aktiva tuto vlastnost obecně nevykazují. Závěrem tedy konstatujeme, že autokorelace jako nejvýraznější statistická odlišnost denních výnosů kryptoměn je dostatečným důvodem považovat kryptoměny za samostatnou třídu aktiv. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.