|
|
The Effect of Globalization on the Income Inequality
Stárek, Martin ; Cahlík, Tomáš (vedoucí práce) ; Zeynalov, Ayaz (oponent)
Tato práce zkoumá efekt globalizace na přijímovou nerovnost. Zaměřujeme se na některé prvky metodologie použité ve většině prací na toto téma, které mohou mít významný vliv na výsledky, ale které nejsou ve veřejně dostupném výzkumu adresovány. Zaprvé jsme navrhli nový způsob normalizace, který vytváří stabilnější data, a za použití této metody jsme vytvořili nový jednoduchý globalizační index. Tento index vykazoval konzistentnější výsledky než standardní globalizační veličiny. Zadruhé, zjistili jsme, že nejvýznamnější veličina v kompozitním indexu nemusí mít žádné ekonomické nebo logické vysvětlení. To byl případ efektu počtu přihlášených mobilních účtů na 100 obyvatel na přijímovou nerovnost. To znamená, že výsledky kompozitních indexů by měly být interpretovány opatrně a lepší přístup k analýze je pravděpodobně odhad efektů všech dílčích veličin individuálně. Navíc jsme zjistili, že dílčí veličiny kompozitního globalizačního indexu mohou mít opačný směr efektů na přijímovou nerovnost. Tyto efekty se pak vzájemně odečtou, přinejmenším částečně, což vede k menším a statisticky méně významným výsledkům. Nicméně, celkový efekt globalizace na přijímovou nerovnost, ačkoli není statisticky významný, je nejspíše záporný. To platí zejména v případě rozvíjejících se zemích. Pro rozvinuté země je efekt...
|
|
| |
|
|
Modely predikce defaultu klienta
Hezoučká, Šárka ; Černý, Rostislav (vedoucí práce) ; Hurt, Jan (oponent)
Cílem této práce je zkoumat možné zlepšení predikční síly skóringových modelů pro spotřebitelské úvěry použitím strukturálních modelů pro odhad budoucího vývoje výše skóre. Tyto modely v sobě nesou informaci o minulém vývoji be- haviorálního skóre prostřednictvím parametrů, které zohledňují citlivost pravdě- podobnosti defaultu klienta na jednotlivé tržní i životní změny. Tyto parametry jsou odhadovány Markov Chain Monte Carlo metodami na základě minulého vývoje. Celkem je na reálná data aplikováno osm typů strukturálních modelů s různými typy parametrů. Míra schopnosti diverzifikace jednotlivých modelů je porovnávána pomocí Giniho koeficientu jak mezi sebou, tak i se stávajícím skóringovým modelem úvěrové instituce, které přísluší podkladová data. 1
|
|
|
Analysis and prediction of league games results
Šimsa, Filip ; Hanzák, Tomáš (vedoucí práce) ; Večeř, Jan (oponent)
Práce se zabývá analýzou hokejových utkání v rámci ne- jvyšší české hokejové soutěže v sezónách 1999/2000 až 2014/2015 a predikcí následujících zápasů. Popisuje a následně aplikuje teorii Kalmanova fil- tru, kde formy týmů představují nepozorovatelný stavový vektor a výsledky zápasů slouží jako pozorování. Jako vhodná transformace výsledku zápasu jsou identifikovány gólové rozdíly. Ty použijeme jako vysvětlovanou proměn- nou také v lineární regresi pro nalezení vhodných prediktorů. Pro předpověd' výsledku zápasu je zkonstruován ordinální model s těmito prediktory. Po- mocí zobecněného Giniho koeficientu srovnáme diverzifikační schopnost to- hoto modelu a kurzů, které nabízí sázkové kanceláře. V závěru využijeme informaci o znalosti kurzů před zápasem a společně v kombinaci s dalšími vysvětlujícími proměnnými vytvoříme predikční model. Tento model je použit pro identifikaci ziskových sázek. 1
|
|
|
Modely predikce defaultu klienta
Hezoučká, Šárka ; Černý, Rostislav (vedoucí práce) ; Hurt, Jan (oponent)
Cílem této práce je zkoumat možné zlepšení predikční síly skóringových modelů pro spotřebitelské úvěry použitím strukturálních modelů pro odhad budoucího vývoje výše skóre. Tyto modely v sobě nesou informaci o minulém vývoji behav- iorálního skóre prostřednictvím parametrů, které zohledňují citlivost pravděpodob- nosti defaultu klienta na jednotlivé tržní i životní změny. Tyto parametry jsou odhadovány Markov Chain Monte Carlo metodami na základě minulého vývoje. Celkem je na reálná data aplikováno osm typů strukturálních modelů s různými typy parametrů. Míra schopnosti diverzifikace jednotlivých modelů je porovnávána pomocí Giniho koeficientu jak mezi sebou tak i se stávajícím skóringovým mod- elem úvěrové instituce, které přísluší podkladová data. 1
|
|
|
Kritéria těsnosti regrese dle typu vysvětlované proměnné
Šimsa, Filip ; Hanzák, Tomáš (vedoucí práce) ; Hlubinka, Daniel (oponent)
Práce se věnuje popisu modelů lineární, logistické, ordinální a mul- tinomické regrese a interpretaci jejích parametrů. Dále zavádí různé ukazatele kvality modelu a vztahy mezi nimi. Soustředí se zejména na Giniho koeficient a koeficient determinace R2 . První zmíněný je zaveden pomocí modifikace Lo- renzovy křivky pro ordinální a spojitou proměnnou a na základě porovnávání odhadnutých pravděpodobností pro proměnnou nominální. Koeficient determi- nace R2 je nově definován pro nominální proměnnou, u které je zkoumán jeho vztah k Giniho koeficientu. Za předpokladu normálně rozdělených skóre a chyb modelu je numericky odvozena závislost mezi Giniho koeficientem a koeficien- tem determinace pro různá spojitá rozdělení vysvětlované proměnné. Teoretické výpočty a definice jsou ilustrovány na dvou sadách reálných dat. 1
|
|
|
Maximalizace Giniho koeficientu v binární logistické regresi
Říha, Samuel ; Hanzák, Tomáš (vedoucí práce) ; Hlávka, Zdeněk (oponent)
V bakalářké práci je popsán model binární logistické regrese. Pomocí pojmu ztrátové funkce jsou odvozeny metody odhadu parametrů modelu. Je definována "bohatá" množina "hezkých" ztrátových funkcí - beta rodina Fisher-konzistentních ztrátových funkcí. V druhé části práce jsou definované základní ukazatele těsnosti modelu - Giniho koeficient, C-statistika, Kolmogorov-Smirnov statistika a koefi- cient determinace R2 . Dále je rozebrána možnost odhadovat parametry modelu maximalizací Giniho koeficientu. K tomuto účelu je navrženo několik algoritmů, které jsou porovnány s již existujícími metodami na jedné sadě simulovaných a třech sadách reálných dat. 1
|
|
|
Odhadování a kritéria těsnosti modelu logistické regrese
Ondrušková, Markéta ; Hanzák, Tomáš (vedoucí práce) ; Zvára, Karel (oponent)
V práci je popsán model binární logistické regrese a odhad jeho pa- rametrů metodou maximální věrohodnosti. Dále je navržen algoritmus pro me- todu nejmenších čtverců. V části věnované ukazatelům diverzifikační síly mo- delu je definována Lorenzova křivka, Giniho koeficient, C-statistika, Kolmogorov- Smirnovova statistika a koeficient determinace R2 a je odvozen jejich vztah k růz- ným výběrovým korelačním koeficientům. Pomocí modelu normálně rozdělených skóre špatných a dobrých klientů je odvozen typický vztah mezi Giniho koeficien- tem, Kolmogorov-Smirnovovou statistikou a nově také koeficientem determinace R2 . Odvozené teoretické výsledky jsou ověřeny na třech sadách reálných dat. Klíčová slova: Binární logistická regrese, metoda maximální věrohodnosti, me- toda nejmenších čtverců, Giniho koeficient, koeficient determinace. 1
|
|
|
Komparace daňové zátěže zaměstnanců v ČR a ve Švédsku
Štáhl, Jiří ; Kubátová, Květa (vedoucí práce) ; Morávková, Jana (oponent)
Cílem této diplomové práce je komparace daňové zátěže zaměstnanců v České republice a ve Švédsku. První část práce je věnována popisu daňových systémů obou porovnávaných zemí se zaměřením na zdanění závislé činnosti, a to podle platné legislativy v roce 2016, za účelem úspěšného provedení výpočtů v následujících částech. Druhá část diplomové práce se zabývá samotnou komparací zvolených ukazatelů. Pro dosažení stanovených cílů jsou porovnávány zjištěné hodnoty efektivních daňových sazeb u různých příjmových skupin a různých typů poplatníků. Dále jsou porovnávány hodnoty ukazatelů redistribuce, a to intervalové a globální progresivity (Lorenzova křivka, Giniho koeficient). Závěrečná část je věnována porovnání zjištěných výsledků s výsledky již obhájených diplomových prací.
|
|
|
Determinanty softwarového pirátství v evropských zemích
Kozlova, Alina ; Janíčko, Martin (vedoucí práce) ; Babin, Jan (oponent)
Tato bakalářská práce zkoumá vliv růstu vybraných faktorů na míru softwarového pirátství ve 25 evropských zemích. V modelu jsou použity následující determinanty: HDP na obyvatele, Giniho koeficient, HND na obyvatele, výdaje na výzkum a vývoj, podíl terciárně vzdělaných na pracovní síle, index ekonomické svobody, ochrana práv duševního vlastnictví a internetové pokrytí. Na základě dat za roky 2007 - 2011 představuji 5 ekonometrických modelů, které jsou odhadnuty za pomoci panelové regrese. Ukazuje se, že ekonomické faktory, jako jsou HDP a HND na obyvatele, mají negativní vliv na míru pirátství a meziroční růst uživatelů internetu podporuje zvyšování míry pirátství. Ostatní determinanty nevyšly statisticky významné, ale potvrdil se negativní směr závislosti růstu podílu terciárně vzdělaných na pracovní síle vůči míře pirátství.
|
host ::
RSS.