|
Customer Lifetime Value - Application to Banking Sector
Lajksnerová, Zuzana ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Baxa, Jaromír (oponent)
Diplomová práce: Customer Lifetime Value - Application to Banking Sector Autor: Zuzana Lajksnerová Abstrakt Tato práce se zabývá výpočtem hodnoty životního cyklu zákazníka pro klienty druhé největší české komerční banky - Československé obchodní banky a.s.. Cílem je odhadnout zisk, který každý jednotlivec bance přinese za první rok, dva, čtyři od založení profilu, ale i za celou dobu, po kterou je zákazníkem. První, teoretická část obsahuje strukturovaný přehled modelovacích přístupu v dostupné literatuře. V druhé, praktické části jsou vyvinuty dva rozdílné modely, které jsou posléze aplikovány na klientská data 2.7 milionů zákazníků ČSOB. Tato predikce bere v úvahu jak příjmy z jednotlivých produktů, tak pravděpodobnost, že zákazník bude tento produkt využívat. Na odhady obou modelů je použito několik různých ekonometrických metod, a to lineární regrese, bootstrap, probit a multinomiální logit. Výsledky analýzy ukazují, že demografické údaje jako je věk a pohlaví a také proměnné související s produkty významně ovlivňuje výslednou úroveň hodnoty klienta. Rovněž je prokázáno, že vyšší potenciální příjmy jsou spojeny s muži, lidmi v produktivním věku a loajálními zákazníky.
|
|
Impact of European Central Bank and Federal Reserve System statements on cryptocurrency markets via sentiment analysis
Krejcar, Vilém ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Čech, František (oponent)
Tato studie zkoumá dopad ve ejn˝ch prohláöení hlavních centrálních bank, konkrétn FED a ECB, na volatilitu Bitcoinu v letech 2018 aû 2021. S vyuûitím vysokofrekven ních dat jsme vypo ítali volatilitu Bitcoinu a extrahovali senti- mentové skóre z ve ejn˝ch prohláöení centrálních bank pomocí dvou metod: jazykového modelu FinBERT a state-of-the-art modelu generativní um lé in- teligence GPT-4 s p izp soben˝mi prompty. Model GPT-4 se prokázal jako preferovaná varianta díky efektivn jöímu zachycení sentimentov˝ch nuancí. Naöe anal˝za zahrnovala porovnání r zn˝ch model pro finan ní data, p i emû HAR model vykazoval nejlepöí v˝sledky. Záv ry studie jsou následující: negativní sentiment ECB b hem pandemie byl spojen s okamûit˝m a v˝razn˝m nár stem volatility Bitcoinu, nazna ující reakci trhu v podob opatrnosti. Tato zjiöt ní poukazují na v˝znamn˝ vliv sentimentu centrálních bank na volatilitu Bitcoinu a potvrzují p vodní hypotézu tohoto v˝zkumu. V˝sledky navíc poskytují mo- tivaci k za len ní generativní um lé inteligence do akademického v˝zkumu jako nástroj pro zkoumání dosud neobjeven˝ch znalostí a vzorc . Klasifikace JEL C32, C55, C58, E58, G15 Klí ová slova centrální banky, sentimentová anal˝za, volatilita, Bitcoin, GenAI, HAR, FED, ECB Název práce Vliv prohláöení ECB a FED na trh kryp- toaktiv skrze...
|
|
The Impact of Counter Strike 2 Release on the Intra-Game Item Prices
Koliáš, Kristián ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Hronec, Martin (oponent)
Counter Strike: Global Offensive je populární střílečka z pohledu první osoby pro více hráčů, vydaná v roce 2012. Později v ní byly představeny peer-to-peer ob- chodovatelné předměty za skutečné peníze, aby přilákaly více hráčů. Přestože jsou předměty pouze estetickými doplňky, získaly na popularitě a jejich trh se rozrostl. Dne 27. září 2023 vyšel Counter Strike 2, nástupce této populární hry. Všechny předměty vlastněné lidmi byly převedeny do nové hry. Tato práce studuje deter- minanty minimální ceny k prodeji a skutečné ceny za prodané herní předměty, se zvláštním důrazem na efekt vydání Counter Strike 2. Zbytek nezávislých proměn- ných představuje charakteristiky každého sběratelského předmětu. Na základě měsíčních volání API z internetové stránky SkinBaron byly vytvořeny dva da- tové soubory. Pro analýzu byl použit Tobit model ve čtyřech různých měsících pro zkoumání efektu determinantů na cenu předmětů. Výsledky ukázaly výrazný pokles cen položek po vydání. Během prvních šesti měsíců Counter Strike 2 se průměrná cena nikdy nevrátila na původní úroveň. Stupeň vizuálního poškození každé položky má tendenci snížit nejnižší nabízenou cenu, ale nemá konzistentní vliv na cenu, za kterou byla položka prodána. Bylo zjištěno, že Doppler položky mají významný pozitivní vliv na obě závislé proměnné v...
|
|
Role of Central Bank Digital Currencies in Bridging the Formal-Informal Economy Divide in Developing Countries
Khaing, Pyae Soan ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Kukačka, Jiří (oponent)
Neformální ekonomika existovala mimo regulační rámce vedle formálních struktur. Přetrvává toto rozdělení, ve kterém se neformální ekonomika často vyznačuje svou neregulovaností, která omezuje výběr daní, finanční začleňování a sociální zabezpečení. Vzhledem k tomu, že vláda a finanční instituce většinou přehlížejí roli financí při formalizaci neformální ekonomiky, poslední trendy ukazují rostoucí uznání důležitosti formalizace prostřednictvím finančního začleňování. V této souvislosti se jednou z iniciativ staly digitální měny centrální banky (CBDC). Tato práce zkoumá roli CBDC při překlenutí propasti mezi formálními a neformálními ekonomikami v rozvojových zemích. Abychom porozuměli potenciálu, který CBDC přináší, zkoumá výzkum projekty CBDC na Bahamách, v Nigérii a v Číně pomocí kvalitativních metod a hodnotí je podle mezinárodních směrnic a rámců Banky pro mezinárodní platby (BIS) a Mezinárodního měnového fondu (MMF). . Výsledky ukazují, že CBDC mohou snížit neformálnost tím, že zjednoduší přístup k základním finančním službám, sníží transakční náklady a zvýší transparentnost mezi účastníky.
|
|
Financial Distress Prediction in Digital Finance Platforms
Zhang, Lin ; Kočenda, Evžen (vedoucí práce) ; Krištoufek, Ladislav (oponent)
Jaké faktory nejvíce přispívají k finanční tísni FinTech firem: kapitálová přiměřenost, provozní činnosti nebo ziskovost? Tato práce se snaží zodpovědět tuto otázku pomocí logistického modelu a zkoumáním účetních dat 973 FinTech firem z celého světa z let 2018 až 2023. Analýza také bere v úvahu nefinanční proměnné a robustnost je testována pomocí modelu uspořádané odezvy a metody Bayesovského průměrování modelů. Výsledky naznačují, že během krizí je finanční tíseň FinTech firem ovlivněna především ziskovostí a provozními činnostmi, přičemž kapitálová přiměřenost hraje méně významnou roli. Klasifikace C52, C53, C58, G21, G32, G33, M41 Klíčová slova FinTech, predikce selhání, CAMELS, logistická regrese, model uspořádané odezvy, ROC, vzácnáudálost, BMA
|
|
Forks and airdrops in cryptomarkets: Investment opportunities or thin air?
Hotovec, Petr ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Kurka, Josef (oponent)
Kryptoměny představují relativně novou oblast výzkumu, kde zatím neproběhlo mnoho studií událostí, které by zkoumaly vliv oznámení novinek na kryp- toměnové výnosy. Tato práce zkoumá vliv oznámení hardforků a aidropů na kryptoměnové výnosy za užití metodologie event study. Forky a aidropy jsou zkoumány na 22 kryptoměnách z první stovky kryptoměn dle tržní kapitalizace. Výsledky ukázaly, že průměrné abnormální výnosy v den oznámení nejsou stati- sticky signifikantní, což je v silném kontrastu s většinou studií zkoumajících akciové trhy a ukazuje to na neefektivitu kryptoměnového trhu, jelikož ab- normální výnosy jsou statisticky signifikantní až s dvoudenním zpožděním od oznámení. Výsledky jsme interpretovali tak, že informace na kryptoměnových trzích jsou velice zmatečné a nespolehlivé a z toho důvodu investoři vyčkávají na jejich potvrzení, což se projevuje dvoudenním zpožděním. Klíčová slova kryptoměna, airdrop, hard fork Název práce Forky a airdropy na kryptotrzích: In- vestiční příležitost nebo investice do vz- duchu? E-mail autora hotovecpetr@gmail.com E-mail vedoucího práce ladislav.kristoufek@fsv.cuni.cz
|
|
Modeling Dynamics of Correlations between Stock Markets with High-frequency Data
Lypko, Vyacheslav ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Krištoufek, Ladislav (oponent)
Tato prace je zamerena na modelovani korelaci mezi vybranymi akciovymi trhy a komoditami s pouzitim vysokofrekvencnich dat. Nasledujici casove rady jsou pouzite pro ucely teto analyzy: FTSE, DAX, PX, S&P, Gold commodity futures a Oil commodity futures. V prvni casti teto prace denni realizovane korelace jsou vypocitane a jejich dynamika je diskutovana. Dal jsou vypocitane korelace pomoci neuronove site (feed forward neural network, nebo FFNN). Tyto korelace jsou porovane s prumernymi dennimi realizovanymi korelacemi. V posledni casti teto prace jsou vypocitane prognozy dennich realizovanych korelaci pomoci HAR modelu, AR(p) modelu a dynamicke neuronove site NARNET.
|
|
Good vs. Bad Volatility in Major Cryptocurrencies: The Dichotomy and Drivers of Connectedness
Šíla, Jan ; Kočenda, Evžen ; Kukačka, Jiří ; Krištoufek, Ladislav
Cryptocurrencies exhibit unique statistical and dynamic properties compared to those of traditional financial assets, making the study of their volatility crucial for portfolio managers and traders. We investigate the volatility connectedness dynamics of a representative set of eight major crypto assets. Methodologically, we decompose the measured volatility into positive and negative components and employ the time-varying parameters vector autoregression (TVP-VAR) framework to show distinct dynamics associated with market booms and downturns. The results suggest that crypto connectedness reflects important events and exhibits more variable and cyclical dynamics than those of traditional financial markets. Periods of extremely high or low connectedness are clearly linked to specific events in the crypto market and macroeconomic or monetary history. Furthermore, existing asymmetry from good and bad volatility indicates that information about market downturns spills over substantially faster than news about comparable market surges. Overall, the connectedness dynamics are predominantly driven by fundamental crypto factors, while the asymmetry measure also depends on macro factors such as the VIX index and the expected inflation.
|
|
Impact of total transaction fees on the price of Bitcoin and Ethereum
Černý, David ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Hronec, Martin (oponent)
Cílem této práce je prozkoumat cenovou dynamiku Bitcoinu a Etherea se zvláštním důrazem na roli transakčních poplatků, což může poskytnout vh- led do přetěžování sítě a chování uživatelů, a může také odrážet budoucí eko- nomickou životaschopnost těchto sítí. Předchozí výzkum ukázal vzájemně se prolínající vztahy mezi proměnnými a naznačil možnou endogenitu v kryp- toaktivovém prostředí. Pro tyto účely byl vytvořen systém dvou simultánních rovnic, pro transakční poplatky a cenu, který byl následně odhadnut metodou 2SLS. Analýza pokrývá vztahy z dlouhodobého i krátkodobého hlediska. Ukázalo se, že dynamika cen obou aktiv je určována různorodým mixem fundamentál- ních, ekonomických a spekulativních faktorů, a to navzdory narativu, že cena kryptoaktiv je primárně řízena spekulativními faktory. Dále se v souvislosti se vztahem poplatků a ceny ukázalo, že a priori platí, že cena ovlivňuje poplatky, nicméně na některých intervalech se ukazuje i opačný vztah, což je ale spíše výjimka. Důležitým přínosem by mohlo být nalezení stabilního pozitivního vlivu celkového počtu aktivních adres v bitcoinové síti na transakční poplatky, což by mohlo přinést nové poznatky do diskuse o udržitelnosti Bitcoinu. Klíčová slova Kryptoměny, Bitcoin, Ethereum, časové řady, Transakční poplatky Název práce Vliv celkových...
|
|
Price Dynamics of Automated Market Makers: Simulation-based Approach
Kubal, Jan ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Čech, František (oponent)
Cílem této práce je analyzovat dynamiku cen, kterou implikuje pužití Automatizova- ných Tvůrců Trhu (AMM) na Decentralizovaných burzách v rámci DeFi a ověřit přítom- nost některých behaviorálních vzorců pomocí simulace. Výnosy z 10 reprezentativních párů tokenů párů byly sbírány během patnáctidenního období a jejich vlastnosti byly porovnávány s tradičními stylizovanými fakty. Následně byla vyvinuta simulace, která reprodukuje pozorovaný cenový proces pomocí napodobování uskutečněných směnných příkazů a cenové rovnice konstantního produktu v AMM modelu. Dále byly do simulace přidány mechanismy replikující období hypu a stádové chování. Analýza empirických dat ukázala, že výnosy z AMM tokenů jsou převážně v souladu se stylizovanými fakty, a to jak co se týče vlastností jejich rozdělení, tak i autokorelace a shlukování volatility. Tokeny nevykazovaly konzistentní trend v asymetrické reakci volati- lity na předchozí šoky. Simulace následně potvrdila, že jednoduchý AMM model postačuje k replikování cen s podobnými výnosy, což ukazuje, že tento způsob vyrovnávání transakcí je robustní a generuje očekávanou cenovou dynamiku. Přidání dvou behaviorálních me- chanik dále zvýšilo podobnost mezi reálnými a simulovanými charakteristikami výnosů, což naznačuje, že tyto efekty mohou ovlivňovat take skutečný proces tvorby...
|