|
|
Yield curve dynamics: Co-movements of latent global and Czech yield curves
Šimáně, Jaromír ; Šopov, Boril (vedoucí práce) ; Novák, Jiří (oponent)
Tato diplomová práce se věnuje modelování výnosových křivek. Odhaduje nepozorovatelné faktory "světové" výnosové křivky, které dokáží vysvětlit změny ve výnosových křivkách různých zemí. Pro její odhad byly použity výnosové křivky USD, GBP, JPY a EUR s výsledkem, že globální faktory dokáží vysvětlit velkou část jejich pohybů. Metoda je postavena na modelu Nelson-Siegel a je použita ve formě stavové rovnice, aby dokázala odhadnout nepozorovatelné faktory výnosových křivek. Odhadnuté globální faktory jsou následně použity pro vysvětlení pohybů české výnosové křivky. Jejich vliv na české úrokové sazby je odhadován jako regrese s pohyblivými koeficienty. Její výsledky ukazují, že vliv globálních faktorů je vyšší během intervencí České národní banky a tedy naznačuje, že intervence pomohly přenést globální nízké úrokové sazby do českého hospodářství.
|
|
|
Price Determinants of Art Photography at Auctions
Habalová, Veronika ; Šopov, Boril (vedoucí práce) ; Bauer, Michal (oponent)
V posledných rokoch sme boli svedkami opakovaných cenových rekordov v oblasti umenia a záujem o investovanie do umeleckej fotografie sa postupne zvyšoval. Hoci do skúmaniu cien malieb bolo venované už nezanedbateľné množstvo výskumu, umelecká fotografia stojí skôr na okraji pozornosti. Táto práca má za cieľ identifikovať cenové determinanty a ich efekty na hodnotu fotografií. Dáta sú zozbierané z archívov aukčných domov Sotheby's a Phil- lips, ktoré okrem informácií o predávanom predmete poskytujú niekedy aj obrazovú dokumentáciu. Táto je použitá na skonštruovanie nových premen- ných týkajúcich sa vizuálnych vlastností diel. Pri skúmaní vzťahov medzi zvolenými premennými sú aplikované štyri rôzne prístupy. Farba je signifi- kantnou premennou v niektorých OLS modeloch, ale tento efekt sa vytratí pri použití metódy priemerovania modelov. Dôležitosť vizuálnych atribútov je relatívne nízka aj pri použití metód strojového učenia - regresných stromov a náhodných lesov. Analýza taktiež ukazuje, že presnosť expertných odhadov cien sa dá zvýšiť za použitia ďalších premenných a metódy náhodných lesov. Nepresnosť expertných odhadov môže byť spôsobená nezahrnutím všetkých dostupných informácií alebo ich neefektívnym spracovaním. Klasifikácia: D44, Z11, G11 Kľúčové slová: aukcie cenové determinanty farba ...
|
|
|
Optimal portfolio selection under Expected Shortfall optimisation with Random Matrix Theory denoising
Šíla, Jan ; Šopov, Boril (vedoucí práce) ; Baruník, Jozef (oponent)
Tato práce se zabývá několika koncepty moderních matematických fi- nancí. Předně je to teorie portfolia, jak ji v 50. letech předchozího století formuloval Harry Markowitz. Práce se týká nové metody, kterou do mod- erního finančního světa přinesla částicová fyzika před několika lety. Random Matrix Theory (Teorie náhodných matic) si klade za cíl vyčistit kovarianční matici od šumu, který při klasickém Pearsonovském odhadu nutně vzniká. Tím vzniká hypotéza, zdali takto upravené kovarianční matice povedou k lepším investičním rozhodnutím, zejména vzhledem k risku daného portfolia. Inspirována Benoit Mandelbrotem si tato práce osvojuje Stabilní rozdělení, jakožto předpokládané rozdělení pro finanční instrumenty, což je v přímé opozici s Efficient Market Hypothesis (Hypotéza efektivních trhů). Teorie portfolia v tomto případě odhlíží od míry risku měřené pomocí standardní odchylky, přičemž se zabývá mírou Expected Shortfall. Práce porovnává obě metody s přímou optimalizací portfolia dle minimalizace právě Expected Shortfallu. Výsledky jsou vyhodnoceny za použití simulační metody Monte Carlo, stejně jako empirických dat z akciových titulů zastoupených v indexu S&P 500. 1
|
|
|
News Feed Classifications to Improve Volatility Predictions
Pogodina, Ksenia ; Šopov, Boril (vedoucí práce) ; Červinka, Michal (oponent)
Tato práce analyzuje různé metody klasifikace textu za účelem zjištění, zda-li publikované novinové články o konkrétních společnostech umožňují lepší sim ulaci a predikci volatility akcií dané společnosti. V práci zkoumáme obsah textu publikovaných novinových článků a z toho vycházející sentiment (směr a síla) za použití tří různých přístupů: supervised machine learning Naive Bayes algoritmus, lexicon-based jako zástupce lingvistického přístupu a hy bridní Naive Bayes. V rámci hybridního Naive Bayes jsou uvažována pouze slova obsažená v daném lexikonu a nikoliv celý obsah článku. Pro lexicon- based přístup používáme nezávisle dva lexikony, jeden s binárním a jeden vícetřídním hodnocením sentimentu. Sentiment v trénovacím setu pro Naive Bayes byl přiřazen autorem. Z porovnání klasifikační metod založených na machine learning dojdeme k závěru, že všechny metody dosahují podobných výsledků z nichž nejlépe vychází hybridní Naive Bayes používající vícetřídní lexikon. Výstupní kvantitativní data ve formě hodnot sentimentu jsou pak dále zahrnuta do modelování volatility pomocí GARCH. Výsledky ukazují, že informace obsažené v novinových článcích přinášejí další vysvětlující prvek do tradičního GARCH modelu a jsou schopné zlepšit odhad. Nicméně, nejsme schopni získat dost podkladů pro určení nejlepší...
|
|
|
The Effectiveness of the Federal Reserve's Monetary Policy under the Zero Lower Bound
Petrásek, Lukáš ; Horváth, Roman (vedoucí práce) ; Šopov, Boril (oponent)
Tato práce se zabývá efektivitou monetární politiky Fedu při nulových úrokových sazbách. Za použití regrese je odhadnut vliv neočekávaných informací týkajících se vyhlášených makroekonomických dat na změny v úrokových sazbách. Využívá se dat jak pro realizované tak pro očekávané hodnoty těchto vyhlášení. Získané výsledky podporují ty z předešlých vědeckých prací, a sice že krátkodobé úrokové sazby jsou utlumeny přítomností zero lower bound, kdežto ty dlouhodobé nikoli. Závěrem lze konstatovat, že pokud má Fed možnosti ovlivňovat výši těchto dlouhodobých sazeb, efektivita jeho monetární politiky je přítomností zero lower bound nedotčena. Klasifikace JEL E43, E52, E58 Klíčová slova monetární politika, zero lower bound, úrokové sazby, makroekonomické zprávy E-mail autora lukas.petrasek1.1@gmail.com E-mail vedoucího práce roman.horvath@fsv.cuni.cz
|
|
|
Risk factor modeling of Hedge Funds' strategies
Radosavčević, Aleksa ; Princ, Michael (vedoucí práce) ; Šopov, Boril (oponent)
This thesis aims to identify main driving market risk factors of different strategies implemented by hedge funds by looking at correlation coefficients, implementing Principal Component Analysis and analyzing "loadings" for first three principal components, which explain the largest portion of the variation of hedge funds' returns. In the next step, a stepwise regression through iteration process includes and excludes market risk factors for each strategy, searching for the combination of risk factors which will offer a model with the best "fit", based on The Akaike Information Criterion - AIC and Bayesian Information Criterion - BIC. Lastly, to avoid counterfeit results and overcome model uncertainty issues a Bayesian Model Average - BMA approach was taken. Key words: Hedge Funds, hedge funds' strategies, market risk, principal component analysis, stepwise regression, Akaike Information Criterion, Bayesian Information Criterion, Bayesian Model Averaging Author's e-mail: aleksaradosavcevic@gmail.com Supervisor's e-mail: mp.princ@seznam.cz
|
|
|
Presidential rhetoric, sentiment and their relation to stock markets
Partelová, Mária ; Šopov, Boril (vedoucí práce) ; Žigraiová, Diana (oponent)
Tato práce je zaměřená na odkrytí vztahů mezi emocemi obsaženými v příspěvcích prezidenta Spojených států amerických na Twitteru a pohyby indexů akciových trhů. Komentářům na denní bázi dvou po sobě jdoucích amerických prezidentů, Baracka Obamy a Donalda Trumpa, jsou přiřazeny hodnoty intenzity jejich sentimentu použitím lexicon-based modelu VADER. Tato analýza se dále zabývá testováním Grangerovy kauzality pomocí vektorové autoregrese s dvěmi proměnnými. Tři hlavní akciové indexy jsou použity v této práci, DJIA, S&P 500 and NASDAQ. Výsledky přináší statisticky významnou Grangerovu kauzalitu v případě vztahu prvních diferencí logaritmů DJIA and S&P 500 a časovou řadou sentimentu Baracka Obamy.
|
|
|
Impact of the Basel III Liquidity Rules on EU Banks
Klímová, Dana ; Šopov, Boril (vedoucí práce) ; Džmuráňová, Hana (oponent)
Nová pravidla likvidity zavedená v rámci Basel III definují ukazatel čistého stabilního financování (NSFR), který zajišťuje dostatečnou likviditu bank v dlouhodobém horizontu. NSFR vstoupí v platnost v roce 2018 a banky se obávají následného snížení profitability. V této práci analyzujeme likviditní požadavky Basel III a definujeme vlastnosti NSFR. Dále se věnujeme dopadu splnění ukazatele na profitabilitu bank na vzorku více než 500 institucí v EU. Docházíme k závěru, že menší banky (dle velikosti aktiv) spíše splňují NSFR, stejně tak jako banky s vyšším podílem neúrokových příjmů a nižší kapitálovou přiměřeností. Také potvrzujeme, že vyšší NSFR negativně ovlivní návratnost průměrného vlastního kapitálu, nicméně vyšší hodnoty ukazatele se nepromítají do nižších výnosů z průměrných aktiv, ani do čisté úrokové marže. Klasifikace E58, G21, G28, G32 Klíčová slova NSFR, Basel III, likvidita, banky, EU, profitabilita, kapitálová přiměřenost, regulace E-mail autora 45724231@fsv.cuni.cz E-mail vedoucího práce boril.sopov@gmail.com
|
|
|
Analysis of Price Determinants in the Art Market
Mizeráková, Elena ; Šopov, Boril (vedoucí práce) ; Moravcová, Hana (oponent)
1 Abstrakt Aké kvality robia umelecké diela natoľko hodnotnými? Ovplyvňuje záujem verejnosti pravdepodobnosť, že sa dané dielo predá na aukcii? Výskum trhu s umením sa sústredí na rôzne aspekty, ktoré môžu ovplyvňovať potenciál umenia ako investície. Rozmach tzv. big data ponúka jedinečnú príležitosť využiť ich celosvetový vplyv na vylepšenie súčasných modelov pomocou novej charakteris- tiky. V rámci ekonometrickej analýzy aukčných výsledkov práca implementuje zmenu v objeme internetového vyhľadávania poskytovaného službou Google Trends ako odraz záujmu, či postoja spoločnosti. Predmetom detailnej diskusie sú nielen cenové determinanty, ale i faktory, ktoré ovplyvňujú pravdepodob- nosť predaja daného obrazu na aukcii. Výsledky vedú k záveru, že navrhovaná veličina založená na Google Trends je skutočne významná pre určovanie ako ceny, tak aj pravdepodobnosti predaja. Okrem toho sa ako významné vplyvy na cenu i pravdepodobnosť ukazujú aukčné siene, osobná značka umelca či charakter diela. Klasifikace JEL D44, C25, F23, Z10, Z11 Klíčová slova trh s umením, aukcie, Google Trends, ceny, cenové determinanty, pravdepodob- nosť predaja E-mail autora elena.mizerakova@gmail.com E-mail vedoucího práce boril.sopov@gmail.com
|
|
|
Effect of CNB's Monetary Intervention on Czech Exports to Germany
Krejčí, Tadeáš ; Šopov, Boril (vedoucí práce) ; Svačina, David (oponent)
Primární záměr práce tkví v dopadu devizových intervencí České národní banky na objemy českých exportů do Spolkové republiky Německo. K určení možného kauzálního vztahu je aplikována metodologie vektorového autoregresivního modelu, který je následně kalibrován pomocí metody nejmenších čtverců. Na základě tohoto postupu byly zjištěny skutečnosti podporující počáteční hypotézu pozitivního efektu měnové intervence na české exporty. Výsledky analýzy dále potvrzují i přítomnost strukturálního zlomu v období započetí této nekonvenční měnové politiky ČNB. Známky kauzálních vztahů jsou dále zaznamenány také u dalších makroekonomických proměnných - jednou z nichž je například i vývoj Německého exportu - čímž byla potvrzena správnost úvah některých předchozích prací věnujících se obdobné problematice. JEL Klasifikace E50, E51, E58, C51, C53 Klíčová slova devizové intervence, faktory určující vývozy, devizové rezervy, monetární politika E-mail autora teddy.krejci@gmail.com E-mail vedoucího práce boril.sopov@gmail.com
|
host ::
RSS.