Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 6 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Asymetrické modelování volatility ve financích
Ploužková, Karolína ; Zichová, Jitka (vedoucí práce) ; Vejmělka, Petr (oponent)
Tato bakalářská práce se zabývá modelováním volatility ve financích. Cílem práce je seznámit čtenáře s modely, které se k tomu dají využít. Zaměřujeme se zde na modely GARCH a EGARCH. U obou modelů uvádíme jejich definici a zkoumáme stacionaritu, existenci nepodmíněných momentů a korelační strukturu. Dále přibližujeme GED roz- dělení, které se při modelování volatility využívá. V praktické části práce jsou ukázány simulace procesů pro různé volby parametrů, vyšetřována přesnost odhadů parametrů a na závěr je provedena aplikace modelu GARCH a EGARCH na logaritmické výnosy akcií společnosti Apple. 1
Hlad po bonusu v pojištění motorových vozidel
Povolná, Eliška ; Mazurová, Lucie (vedoucí práce) ; Vejmělka, Petr (oponent)
Práce se zabývá analýzou systémů bonus-malus používaných v pojištění motorových vozidel k úpravě výše pojistného v závislosti na počtu škod hlášených řidičem. Zaměřuje se na matematický popis jevu nazývaného "hlad po bonusu", kdy řidič raději neuplatní nárok na pojistné plnění, aby nebyl pro následující období zařazen do bonusové třídy s vyšším pojistným. Práce popisuje na zvoleném modelu postup pro volbu optimální retence za použití Lemairova algoritmu. V praktické části je algoritmus implementován v softwaru a jsou vypočteny hodnoty pro systém založený na podmínkách jedné české pojišťovny. 1
Recursive estimates of financial time series
Vejmělka, Petr ; Cipra, Tomáš (vedoucí práce)
Cílem práce je popsat metodu rekurentního odhadu časových řad s podmíně- nou volatilitou, užívaných zejména ve financích. Nejprve jsou popsány základní typy modelů s podmíněnou heteroskedasticitou (GARCH) a principy stavového modelování demonstrované pomocí lineárních modelů AR a ARMA. Následně jsou odvozeny algoritmy pro rekurentní odhad parametrů GARCH modelu a včetně jeho modifikací, pro které rekurentní odhadové vzorce nebyly v literatuře dosud odvozeny. Tyto algoritmy jsou otestovány v rámci simulační studie, kde je zkoumána jejich použitelnost v praxi. Na závěr tyto algoritmy aplikujeme na reálná vysokofrekvenční data z burzy. Praktická část je provedena pomocí soft- waru Mathematica 11.3. Práce zároveň slouží jako přehled o současném stavu on-line modelování finančních časových řad. 1
Recursive estimates of financial time series
Vejmělka, Petr ; Cipra, Tomáš (vedoucí práce)
Cílem práce je popsat metodu rekurentního odhadu časových řad s podmíně- nou volatilitou, užívaných zejména ve financích. Nejprve jsou popsány základní typy modelů s podmíněnou heteroskedasticitou (GARCH) a principy stavového modelování demonstrované pomocí lineárních modelů AR a ARMA. Následně jsou odvozeny algoritmy pro rekurentní odhad parametrů GARCH modelu a včetně jeho modifikací, pro které rekurentní odhadové vzorce nebyly v literatuře dosud odvozeny. Tyto algoritmy jsou otestovány v rámci simulační studie, kde je zkoumána jejich použitelnost v praxi. Na závěr tyto algoritmy aplikujeme na reálná vysokofrekvenční data z burzy. Praktická část je provedena pomocí soft- waru Mathematica 11.3. Práce zároveň slouží jako přehled o současném stavu on-line modelování finančních časových řad. 1
Recursive estimates of financial time series
Vejmělka, Petr ; Cipra, Tomáš (vedoucí práce) ; Zichová, Jitka (oponent)
Cílem práce je popsat metodu rekurentního odhadu časových řad s podmíně- nou volatilitou, užívaných zejména ve financích. Nejprve jsou popsány základní typy modelů s podmíněnou heteroskedasticitou (GARCH) a principy stavového modelování demonstrované pomocí lineárních modelů AR a ARMA. Následně jsou odvozeny algoritmy pro rekurentní odhad parametrů GARCH modelu a včetně jeho modifikací, pro které rekurentní odhadové vzorce nebyly v literatuře dosud odvozeny. Tyto algoritmy jsou otestovány v rámci simulační studie, kde je zkoumána jejich použitelnost v praxi. Na závěr tyto algoritmy aplikujeme na reálná vysokofrekvenční data z burzy. Praktická část je provedena pomocí soft- waru Mathematica 11.3. Práce zároveň slouží jako přehled o současném stavu on-line modelování finančních časových řad. 1
Mnohorozměrné modely volatility
Vejmělka, Petr ; Cipra, Tomáš (vedoucí práce) ; Zichová, Jitka (oponent)
V této práci se zabýváme modelováním vícerozměrných finančních časových řad. Nejprve jsou popsány lineární modely vícerozměrných časových řad a dále speciální vlastnosti finančních časových řad. V další části práce se zaměřujeme na modelování vícerozměrné volatility a uvádíme několik modelů, které lze v tomto kontextu použít. V praktické části práce aplikujeme některé z uvedených modelů na reálná data s pomocí softwarových systémů EViews 9 a RATS 8. Analyzujeme postupně dvourozměrnou a pětirozměrnou finanční časovou řadu. Práce by měla sloužit jako přehled o současném stavu modelování mnohorozměrné volatility ve finančních časových řadách včetně praktických zkušeností se specializovaným soft- warem. 1

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