|
|
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
|
|
|
Lineární a nelineární autoregresní modely pro časové řady z ekonomiky a financí
Cvetković, Jelena ; Zichová, Jitka (vedoucí práce) ; Hendrych, Radek (oponent)
Tato bakalářská práce se zabývá lineárními a nelineárními autoregresními modely pro časové řady z ekonomiky a financí. Je rozdělena na teoretickou a praktickou část. V teoretické části se čtenář seznámí s pojmy spojenými s náhodnými pro- cesy, poté jsou zavedeny autoregresní a prahové autoregresní časové řady, odvodí se jejich obecné vlastnosti, popíšou se možné způsoby předpovídání budoucích hodnot a ukáže se způsob odhadu parametrů. Dále se představí test linearity. Praktická část je rozdělena na simulační studii, ve které je zkoumána kvalita od- hadů a síla testu na simulovaných časových řadách, a na aplikaci na reálná data, kde jsou tyto poznatky využity na časové řadě vývoje ceny akcií společnosti ČEZ. 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
|
|
|
Korelační analýza akciových indexů pomocí Empirical Mode Decomposition
Ulyanin, Alexey ; Černý, Michal (vedoucí práce) ; Formánek, Tomáš (oponent)
Tato práce se zabývá analýzou korelačních vztahů mezi finančními časovými řadami ve formě akciových indexů geograficky oddělených ekonomik. Napříč analýzou jsou použity cenové indexy za období od 01.05.1998 až 20.04.2017. První část je věnována popisu samotných dat, včetně jejich grafické prezentace. Ve druhé části je blíže popisována metodologie, včetně popisu algoritmu "Empirical Mode Decomposition" (EMD), pomocí kterého je prováděn rozklad základní časové řady na několik na sobě nezávislých časových řad pro další analýzu. EMD algoritmus je zajímavou metodou analýzy signalů, která umožňuje nový pohled na analýzu finančních časových řad. Tato práce navazuje na práci Guhathakurta et al. (2008) a rozšiřuje počet indexů a časový horizont. Také je rozšířena o korelační analýzu časových řad. Cílem této práce je, pomocí metodologie popsané v Guhathakurta et al. (2008) a korelační analýzy, určit zda jsou indexy geograficky oddělených ekonomik na sobě závislé, či nikoli.
|
|
|
Modely volatility v R
Vágner, Hubert ; Bašta, Milan (vedoucí práce) ; Flimmel, Samuel (oponent)
Diplomová práce se zabývá modelováním volatility ve finančních časových řadách. Hlavním přístupem pro modelovaní volatility jsou modely třídy GARCH, které dokáží zachytit proměnlivost podmíněné volatility v časové řadě. Pro modelování podmíněné střední hodnoty v časové řadě jsou použity modely třídy ARMA. Poněvadž v řadách často nebývá splněn předpoklad normality výnosů, mají výnosy ve většině případů leptokurtický tvar rozdělení. V práci je uvedeno několik dalších rozdělení, kterými lze lépe popsat rozdělení výnosů, zejména se pak jedná o Studentovo t rozdělení. V první části si práce klade za cíl seznámit čtenáře s problematikou finančních časových řad a popsání modelů třidy GARCH včetně jejich dalších modifikací. V této práci jsou použity například IGARCH nebo některé modely zachycující asymetrický vliv šoků jako je například GJR-GARCH. Druhá část práce se zabývá generovanými daty, kde je cílem především detailněji prozkoumat jednotlivé modely volatility i jejich chování při různých změnách parametrů. Třetí část se věnuje odhadu a předpovědi volatility u konkrétních finančních časových řad. V první řadě se jedná o vývoj akciového indexu MICEX, dále pak o vývoj směnného kurzu ruského rublu vůči české koruně, v poslední řadě o vývoj cen ropy Brent. Cílem třetí části je ukázat, jaký dopad na volatilitu u vybraných časových řad měly sankce vůči Rusku po převzetí poloostrova Krym, které proběhlo v prvním čtvrtletí roku 2014.
|
|
|
Selected problems of financial time series modelling
Hendrych, Radek ; Cipra, Tomáš (vedoucí práce) ; Arlt, Josef (oponent) ; Prášková, Zuzana (oponent)
Název práce: Vybrané problémy finančních časových řad Autor: Radek Hendrych Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky (KPMS) Vedoucí disertační práce: Prof. RNDr. Tomáš Cipra, DrSc., KPMS Abstrakt: Předložená disertační práce se věnuje vybraným problémům z oblasti analýzy finančních časových řad. Detailněji se zaměřuje na dva dílčí aspekty mode- lování podmíněné heteroskedasticity. První část práce prezentuje a diskutuje různé rekurentní odhadové algoritmy navržené pro běžné jednorozměrné modely podmíněné heteroskedasticity, jmenovitě pro procesy typu ARCH, GARCH, RiskMetrics EWMA a GJR-GARCH. Tyto procedury jsou numericky posouzeny prostřednictvím Monte Carlo experimentů a empirických studií vycházejících z reálných dat. Ve druhé části práce je představen inovativní přístup k modelování podmíněných kovariancí (korelací). Odvození navrhované techniky bylo inspirováno ústřední myšlenkou mnohorozměrného ortogonálního GARCH modelu. Principiálně je založeno na vhodném typu lineární dynamické ortogonální transformace, která dále dovoluje aplikovat standardní schéma konstantních podmíněných korelací. Odpovídající model je implementován pomocí neli- neární diskrétní stavové...
|
|
|
Lineární a bilineární modely pro časové řady z ekonomiky a financí
Kotrbová, Anežka ; Zichová, Jitka (vedoucí práce) ; Prášková, Zuzana (oponent)
Tato bakalářská práce se zabývá lineárními a bilineárními modely používanými pro zpracování časových řad z oblasti ekonomie a financí. Práce se skládá z teoretické a praktické části. Teoretická část stručně popisuje lineární proces ARMA a bilineární proces, problematiku identifikace lineárního modelu, metody odhadu parametrů a momentovou strukturu ARMA(1, 1) a BL(1, 0, 1, 1). Pomocí simulační studie v programu Mathematica 10 jsou zkoumány typické znaky bilineárních modelů a kvalita odhadů. Získané poznatky jsou poté aplikovány při hledání vhodného modelu pro časovou řadu cen akcií společnosti ČEZ. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Metody MCMC pro finanční časové řady
Tritová, Hana ; Pawlas, Zbyněk (vedoucí práce) ; Komárek, Arnošt (oponent)
Práce se zabývá odhadem parametrů vhodného modelu pro denní výnosy po- mocí metod Markov Chain Monte Carlo (MCMC) za využití principů baye- sovské statistiky. Nejprve se čtenář seznámí s metodami MCMC, konkrétně s Gibbsovým výběrovým plánem (GVP) a Metropolisovým-Hastingsovým al- goritmem, a jejich základními vlastnostmi. Pak zde nalezne finanční modely, přičemž největší pozornost je věnována lognormálnímu autoregresnímu modelu. Poté následuje teoretická aplikace GVP na lognormální autoregresní model při využití principů bayesovské statistiky. Dále jsou rozebrány postupy, které byly využity při provádění simulací z aposteriorního rozdělení pomocí GVP. Nakonec jsou zpracovány výstupy získané při analýze simulovaných i reálných dat.
|
|
|
Některé modifikace modelů ARCH pro finanční časové řady
Nekvinda, Matěj ; Cipra, Tomáš (vedoucí práce) ; Zichová, Jitka (oponent)
V této práci se zabýváme modelováním finančních časových řad, a především jejich volatility, metodami odvozenými od modelu ARCH. Nejdříve uvádíme obecné vlastnosti finančních časových řad, následují modifikace modelu ARCH, a to konkrétně GARCH, EGARCH, GJR-GARCH a stručněji GARCH-M, IGARCH, FIGARCH a QGARCH, vhodné pro jejich modelování. U jednotlivých modelů je popsané jejich chování, které zpravidla vystihuje určité vlastnosti finančních časových řad. Dále je zmíněn postup při praktické analýze finančních časových řad a také je provedena demonstrace použití modelů GARCH, EGARCH a GJR-GARCH pro modelování řady hodnot akciového indexu FTSE 100 spolu s diagnostickýmii testy a predikcí. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Součinové procesy jako nástroj pro finanční analýzu
Krejčí, Kateřina ; Zichová, Jitka (vedoucí práce) ; Hurt, Jan (oponent)
Tato bakalářská práce se zabývá součinovými procesy jako nástroji pro modelování finančních časových řad. Práce je rozdělena na část teoretickou a praktickou. V teoretické části je shrnuta základní problematika součinových procesů. Jsou zde popsány a odvozeny vlastnosti momentů a korelací procesu, následně jsou v práci odvozeny odhady parametrů modelu součinového procesu. Těmito odhady se pak dále zabývá praktická část práce. Pomocí simulační studie v programu Mathematica 9 je ověřena kvalita odvozených odhadů a poté jsou tyto odhady aplikovány na reálná finanční data. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
host ::
RSS.