|
|
Stochastic Catastrophe Model Cusp
Voříšek, Jan ; Vošvrda, Miloslav (vedoucí práce) ; Lukáš, Ladislav (oponent) ; Lachout, Petr (oponent)
Název práce: Stochastický model katastrof cusp Autor: Jan Voříšek Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK Vedoucí disertační práce: Prof. Ing. Miloslav Vošvrda, CSc., Ústav teorie informace a automatizace AV ČR Abstrakt: Cílem této práce je analyzovat stochastický model cusp. Práce je rozdělena na dvě hlavní témata, kde první kapitola se zabývá stacionární husto- tou modelu cusp a statistickým testováním její bimodality. Vlastnosti navržených testů jsou prozkoumány v simulační studii a srovnány s dip testem unimodali- ty. Druhá kapitola se zabývá přechodovou hustotou stochastického modelu cusp. Srovnání metody přibližné maximální věrohodnosti s tradičními metodami koneč- ných diferencí a numerické simulace naznačuje její výhodnost v rychlosti odhadu. Je odvozena přibližná Fisherova informační matice obecného stochastického pro- cesu. Na příkladu směnného kurzu je odhadnut model cusp s parametry měnícími se v čase, navrženy rozšíření stochastického modelu cusp na model stochastické bimodality a míra pravděpodobnosti vnitřního krachu modelu cusp. Klíčová slova: stochastický model cusp, testování bimodality, approximace pře- chodové hustoty
|
|
| |
|
|
Neural network models for conditional quantiles of financial returns and volatility
Hauzr, Marek ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Vošvrda, Miloslav (oponent)
V této práce se zkoumá chování kvantilové regrese neuronových sítí v odhadování kvantilů realizované volatility a kvantilů výnosů s výhledem více kroků. Závisí na realizované varianci a jejích komponentech (realizovaná variance, mediánová realizovaná variance, integrovaná variance, skoková variance a positivní a negativní semivariance). Použitá data jsou S&P 500 futures a WTI Crude Oil futures. Výsledné modely výnosů a volatility mají dobré absolutní chování a relativní chování v porovnání s modely ohodnocenými lineární kvantilovou regresí. V případě in-sample má lepší chování kvantilová regrese neuronových sítí a v případě out-of- sample mají chování stejně dobré.
|
|
|
Artificial Intelligence Approach to Credit Risk
Říha, Jan ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Vošvrda, Miloslav (oponent)
Tato práce se zabývá aplikaci umělé inteligence v řízení kreditního rizika. Tento moderní přístup je porovnán s aktuálním standardem trhu, s logistickou regresí. V práci prezentujeme teorii zaměřenou na neuronové sítě, podpůrné vektorové stroje, náhodné lesy a logistickou regresi. Také se zabýváme metodologií na vyhodnocení a porovnávání těchto modelů ze statistického a obchodního hlediska. Zjistili jsme, že modely z kategorie neuronových sítí, zejména Multi-Layer Perceptron a Radial Basis Function Network, překonávají logistickou regresi ve standardních statistických a obchodních kritériích. Výkonnost náhodných lesů a podpůrných vektorových strojů není dostatečná a v naší práci jejich výkonnost nedosahovala výkonnosti logistické regrese.
|
|
|
Understanding co-jumps in financial markets
Thoma, Richard ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Vošvrda, Miloslav (oponent)
Tato diplomová práce se zabývá dopadem skoků a simultánních skoků v cenách aktiv na budoucí volatilitu. Hlavním přínosem této práce je využití heterogenního autoregresivního (HAR) modelu pro panelová data, který nám umožňuje odhadnout průměrný efekt skoků jak pro celé portfolio obsahující 29 akcií, tak pro jednotlivé tržní sektory. Navíc analyzujeme, zda je efekt rozdílný pro pozitivní a negativní (simultánní) skoky. Výsledky aplikovaných modelů dokazují, že vliv skoků na budoucí volatilitu je kladný, zatímco vliv simultánních skoků je záporný. Také naznačují, že negativní skoky mají tendenci vést k vyšší budoucí volatilitě, zatímco v důsledku pozitivních skoků volatilita klesá. Nakonec výsledky naší analýzy dokazují, že odhadované dopady na volatilitu se liší pro jednotlivé sektory - cyklické sektory jsou obecně citlivější vůči negativním skokům a méně citlivé vůči pozitivním skokům než proticyklická odvětví.
|
|
|
The Impact of High Frequency Trading on Price Volatility
Vondřička, Jakub ; Vácha, Lukáš (vedoucí práce) ; Vošvrda, Miloslav (oponent)
Tato diplomová práce zkoumá dopad vysokofrekvenčního obchodování na kvalitu trhu. Jako indikátor kvality trhu používáme realizovanou volatilitu ceny akcií. K odhadu aktivity vysokofrekvenčních obchodníků používáme speciální metodu identifikace jejich příkazů, které extrahujeme přímo z kotací. Výzkum vztahu mezi vysokofrekvenčním obchodováním a kvalitou trhu je podněcován rostoucími obavami z možných negativních externalit vysokofrekvenčního obchodování a s ním spojených aktivit. K analýze závislostí mezi vysokofrekvenčním obchodováním a volatilitou používáme metodu odhadu v časově-frekvenční doméně. K rozpoznání lokálních závislostí používáme vlnkovou koherenci, přičemž analýza je doplněna o kontrolu robustnosti výsledků pomocí vlnkové korelace. Výsledky poukazují na nekonzistentní závislost v krátkých obchodních horizontech, přičemž v dlouhých obchodních horizontech, v řádech hodin, můžeme pozorovat signifikantní, souvislou závislost. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Estimating the Euro effect with Synthetic Control Method for Eastern Europe
Janota, Martin ; Teplý, Petr (vedoucí práce) ; Vošvrda, Miloslav (oponent)
Odhad efektu zavedení eura pro Východní Evropu pomocí Synthetic Control metody Abstrakt Tato práce odhaduje efekt zavedení Eura na nejnovější členy Eurozóny pomocí synthetic control metody. Efekt je odhadován na HDP per capita a na růstu HDP. Odhady ukazují celkově nerozhodný efekt pro Slovensko a Maltu, neutrální efekt pro Estonsko a negativní efekt pro Slovinsko a Kypr. Náklady zavedení Eura pro Kypr jsou odhadovány až do výše 1/3 HDP per capita. V některých případech se směr efektu změnil po finanční krizi. Rozhodnost závěrů je ovlivněna malým počtem pozorování. Práce diskutuje předpoklady použití metodologie se závěrem, že kvalita dat pravděpodobně výrazně zkresluje výsledky.
|
|
|
Three Essays on Empirical Analysis of Economic Policy
Baxa, Jaromír ; Vošvrda, Miloslav (vedoucí práce) ; Vašíček, Osvald (oponent) ; Hančlová, Jana (oponent) ; Slačálek, Jiří (oponent)
/ Abstract1 Tato disertační práce je zaměřena na empirickou analýzu měnové a fiskální politiky s využitím nelineárních modelů. V první části se zabývám analýzou vývoje měnové politiky v zemích s inflačním cílováním. Díky využití modelu se stochastickými parametry můžeme zkoumat, jak velký dopad mělo zavádění inflačního cílování na skutečnou politiku centrálních bank a částečně můžeme i ukázat, jak inflační cílování ovlivnilo dynamiku inflace. Odhad je proveden pomocí momentové metody s endogenními regresory. Ukazuji, že zavedení inflačního cílování bylo postupným procesem spíše než náhlou změnou. Výsledky také neukazují, že by inflační cílování bylo provázeno restriktivnější měnovou politikou a stabilní inflace je spíše důsledkem vyšší kredibility centrálních bank a schopností ovlivnit inflační očekávání. Cílem druhé části je analýza, zda a jak v posledních třech desetiletích reagovaly vybrané centrální banky v obdobích finanční nestability na finančních trzích. Analýza využívá modelu odhadu měnově-politických pravidel s časově proměnlivými parametry. Z výsledků studie vyplývá, že období finanční nestability centrální banky často snižovaly měnově-politické sazby. Intenzita reakce měnové politiky je nicméně v čase i mezi zeměmi značně heterogenní, přičemž finanční krize 2008-2009 je obdobím...
|
|
|
Does wavelet decomposition and neural networks help to improve predictability of realized volatility?
Křehlík, Tomáš ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Vošvrda, Miloslav (oponent)
V této práci zevrubně srovnávám standardní odhady realizované volatility včetně nového waveletového odhadu v časově frekvenční doméně (Barunik and Vacha 2012) na širokém vzorku aktiv: oleji, zlatu a indexu S&P 500. Waveletový odhad navíc dovoluje rozložit volatilitu do několika investičních horizontů, což má dle literatury přinést další informaci o časové řadě volatility. Dále navrhuji použití neuronových sítí pro předpovídání realizované volatility. V odhadech používám vrstevnatou a rekurzivní topologii. Samotnou realizovanou volatilitu předpovídám kumulativně na 1, 5, 10 a 20 dní dopředu. Předpovědi z neuronových sítí porovnávám oproti ARFIMA modelu a triviálnímu modelu. Potvrzuji pozitivní vlastnosti nového waveletového odhadu v případě oleje a zlata, ale v případě S&P 500 se tyto vlastnosti nepotvrzují. Možné vysvětlení je, že metoda nadměrně koriguje data, protože se v těchto datech téměř nevyskytují skoky. Co se týká předpovědí, neuronové sítě překonávají ARFIMA model v objemu informace o dynamické struktuře časové řady.
|
|
|
Multifractal Analysis of Stock Market Prices
Čechová, Kristýna ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Vošvrda, Miloslav (oponent)
Cílem této diplomové práce je poskytnutí empirickou evidenci multifrak- tality ve finančních časových řadách a zamyslet se tak nad její významností v rámci současné finanční teorie. Použili jsme dvě metody, Multifraktální detrendovanou fluktuační analýzu a metodu zobecněného Hurstova expo- nentu, na složkách Dow Jones indexu. Zkoumali jsme denní data třiceti společností obchodovaných na burzovních trzích v USA od roku 2002 do roku 2012. Uvádíme výsledky potvrzující vícečetné škálování v denních výnosech. Oproti výsledkům uváděným v literatuře jsme neprokázali vícečetné škálování ve volatilitě. Navíc naše analýza ukázala, že vícečetné škálování není přítomné ani ve standardizovaných výnosech, což je cenný výsledek, protože multi- fraktální modely jsou relativně složité. 1
|
host ::
RSS.