Název:
Modelování durace finančních transakčních dat
Překlad názvu:
Modelling Duration of Financial Transaction Data
Autoři:
Nácovský, Patrik ; Hendrych, Radek (vedoucí práce) ; Branda, Martin (oponent) Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok:
2019
Jazyk:
cze
Abstrakt: [cze][eng] Tato práce se zabývá modelem ACD (autoregressive conditional duration), který se používá k modelování durací časových řad finančních transakčních dat. Nejprve je představen pojem durace a časové řady, a to intuitivně i formálně. Následně je zaveden model ACD. Jsou představeny jeho základní typy, které jsou určeny různými pravděpodobnostními rozděleními reziduální složky. Rovněž je nastíněna možnost použití tohoto modelového rámce k predikcím. V další části jsou popsány jednotlivé kroky konstrukce modelu, tj. jak se ACD model identifikuje, odhaduje a diagnostikuje. Poslední část práce je věnována praktické ukázce konstrukce základních modelů EACD, WACD a GACD pro různé datové soubory s velkým množstvím pozorování. K dispozici jsou transakční data akcií Apple, kurzu EUR/USD a kurz zlata. Objem dat v každém ze tří souborů se pohybuje mezi 300 tisíc až 600 tisíc pozorování (jeden obchodní týden).This bachelor thesis deals with ACD (autoregressive conditional duration) model, which is used to estimate durations of time series of financial transaction data. First, duration and time series are defined formally as well as with the intuitive way. Next, model ACD itself is defined and its basic types, which are determined with distribution of its residuals. Then way to use this model for predictions is introduced. In the second part, steps for model identification, construction and revision are described. In the last part models EACD, WACD and GACD are constructed for real data. There are three data sets of thick data, which are Apple stocks, EUR/USD and gold. Data sets contain from 300 thousands to 600 thousands elements (one trading week).
Klíčová slova:
durace; model ACD; časové řady; ACD model; durations; time series