|
|
Vliv nejistoty na devizové kurzy
Smička, Roman
Tato diplomová práce se zabývá identifikací vlivu nejistoty na vybrané devizové kurzy v období 2004-2020. V teoretické části je čtenář seznámen s ekonomickou teorií pojící se k identifikaci nejistoty a jejím vlivu na finanční trhy. V empirické části je nejistota identifikována pomocí podmíněné volatility a indexů reflektující změnu nálad na základě dat Google Trends, které jsou založeny na objemu vyhledávání konkrétních slov či frází v daném čase a regionu. Pro zkoumání vlivu nejistoty na devizové kurzy jsou použity ARCH a GARCH modely. Pro kontrolu dosažených výsledků je provedena analýza robustnosti na dvou časových úsecích.
|
|
|
Šíření nejistoty na světových kapitálových trzích
Syrová, Veronika
Tato diplomová práce se zabývá šířením nejistoty na světových kapitálových trzích. Cílem práce je odhalit nejistotu na akciových trzích skrze podmíněnou volatilitu a identifikovat, jak se mezi trhy nejistota šíří. První část je zaměřena na ekonomickou teorii, která tvoří základ pro empirickou analýzu. V literární rešerši je popsán rozdíl mezi nejistotou a rizikem, jak lze nejistotu identifikovat a jak se šíří. Empirická analýza identifikuje nejistotu na americkém, evropském a asijském trhu skrze tři akciové indexy. V této části jsou provedeny výpočty logaritmických výno-sů, testy korelace a autokorelace, analýza reziduí, Sharpe ratio, ARCH a GARCH testy a DCC modely.
|
|
|
Vliv politické nejistoty v Evropě na devizový kurz EUR/USD
Holub, Jakub
Tato diplomová práce se zabývá vlivem ekonomicko-politické nejistoty (EPU) na devizový kurz EUR/USD za období leden 1987 až listopad 2020. Hlavním cílem práce je identifikovat vliv ekonomicko-politické nejistoty na volatilitu devizového kurzu EUR/USD. Tento cíl je spojen s identifikací podmíněné volatility na tomto devizovém kurzu. V teoretické části je čtenář seznámen se základními informace-mi ohledně vlivů nejistoty na finančních trzích. Na tento teoretický základ je poté navázáno v empirické části práce, kde jsou využity modely ARCH a GARCH pro zkoumání těchto vlivů. Pro kontrolu dosažených výsledků je provedeno testování robustnosti na třech časových úsecích.
|
|
|
Geopolitical risks and commodity prices: The case of Canadian recourse companies
Zhuk, Heorhiy ; Horváth, Roman (vedoucí práce) ; Kočenda, Evžen (oponent)
Tato diplomová práce zkoumá dopad geopolitických rizik a cen komodit na výnosy akcií a volatilitu kanadských zdrojových společností v letech 2004 až 2023 se zaměřením na sektor ropy a energie, zlatý sektor a sektor těžby ostatních minerálů. Prostřednictvím komplexní analýzy nesegmentovaných a segmentovaných dat, která zahrnují tři odlišná období-2004-2009, 2010-2018 a 2019-2023-tato studie řeší nuancované účinky geopolitického rizika (GPR) v obdobích charakteristických jak ekonomickou stabilitou, tak hlavními globálními narušeními. Zjištění ukazují, že GPR významně ovlivňuje volatilitu výnosů akcií a průměrnou rovnici a má také odvětvové specifika, přičemž sektor ropy a energie je nejvíce ovlivněn. Místní kanadský index GPR měl větší dopad na průměr i volatilitu výnosů akcií ve srovnání s globálním indexem GPR, což zdůrazňuje význam místních geopolitických událostí v kontextu kanadského trhu. Tato práce přispívá k empirické literatuře tím, že zdůrazňuje odvětvové reakce na GPR a fluktuace cen komodit, a nabízí cenné poznatky pro tvůrce politik, regulátory a investory. Podtrhuje kritickou potřebu zahrnout komodity do investičních portfolií a přizpůsobit investiční strategie s ohledem na místní geopolitickou dynamiku. JEL klasifikace: C22, C51, C52, C58, G14, Q34 Klíčová slova: Kanadské trhy,...
|
|
|
Analysis and modeling of network data traffic
Paukeje, Ján ; Novotný, Vít (oponent) ; Růčka, Lukáš (vedoucí práce)
Theses deals with network traffic modeling focused on elaboration by time series analysis. The nature of network traffic is discussed above all http traffic. First three chapters are theoretical, which describes time series and basic models, linear AR, MA, ARMA, ARIMA and nonlinear ARCH. Other chapters define terms like self-similarity and long range dependence. It is demonstrated a failure of conventional models which cannot capture these specific properties of network data traffic. On the basis of study in chapter 6. is closely described the combined ARIMA/GARCH model and its parameter estimation procedure. Applied part of this theses deals with procedure of estimation and fitting the estimation model to observed network traffic. After an estimation a few future values are predicted on the basis of estimated model. These predicted values are consequently compared with real data.
|
|
|
Bitcoin volatility estimation
Bařina, Petr-Lev ; Pavláková Dočekalová, Marie (oponent) ; Luňáček, Jiří (vedoucí práce)
This bachelor thesis focuses on econometrics modelling and prediction of bitcoin volatility. The first part of the thesis is the theory of statistical properties of time series and models interpreting these properties. The practical part focuses on modelling, prediction, and evaluation of the accuracy of the predictions. The Key models are the Moving average model, the Autoregressive model, ARCH and the GARCH. The last part is a summary of results and proposals for improvement.
|
|
|
Šíření volatility na kryptoměnových trzích
Krampla, Dominik
Tato práce se zabývala identifikací podmíněné volatility na trzích kryptoměn a zkoumala, jak se nejistota šíří mezi různými kryptoměnami. Pomocí modelů rodiny GARCH byla modelována podmíněná volatilita a k identifikaci šíření podmíněné volatility byl použit model DCC-GJR-GARCH(1,1), který zohledňuje dopad asymetrických šoků. Empirická analýza byla založena na vysokofrekvenčních 15minutových datech pro pět kryptoměn – Bitcoin, Ethereum, Ripple, Cardano a Litecoin – od 23. dubna 2021 do 31. března 2022, s celkovým počtem pozorování 32 904 pro každou kryptoměnu. Výsledky naznačují, že nejistota se nejvýrazněji šíří mezi Bitcoinem a Ethereem, zatímco Ripple a Cardano jsou šířením nejistoty z Bitcoinu ovlivněny méně. Studie rovněž zkoumá vhodné kombinace vah kryptoměn dle různých strategií tvorby portfolia, přičemž nejnižšího rizika dosahuje strategie DCC-GJR-GARCH (1,1).
|
|
|
Šíření podmíněné volatility na kryptoměnových trzích
Hořava, Martin
Hořava, M. Šíření podmíněné volatility na kryptoměnových trzích. Diplomová práce. Brno: Mendelova univerzita v Brně, 2023. Tato diplomová práce se zabývá identifikací podmíněné volatility na kryptoměnových trzích a vzájemným dynamickým šíření volatility mezi jednotlivými aktivy. Literární rešerše popisuje podmíněnou volatilitu a metody jejího odhadu. V empirické části byl využit DCC-GARCH model a provedena optimalizace portfolia. Výsledky prokázaly, že kryptoměny jsou navzájem velmi provázané, ale i tak lze diverzifikovat. V závěru práce jsou poskytnuta konkrétní doporučení pro portfolio managery.
|
|
|
Central bank communication and exchange rates: High-frequency evidence
Suntychová, Petra ; Horváth, Roman (vedoucí práce) ; Komárek, Luboš (oponent)
Za využití GARCH modelu byl zkoumán vliv oznámení centrálnĂch bank, publikovaných na jejich oficiálních stránkách, na poptávku po měnách, které jsou pod jejich dohledem, se zaměřením na typ daného oznámení. Ozná- mení byla klasifikována dle toho, zda se jedná o informaci hledící do bu- doucna, jestli oznámení komentuje předchozí dění, zda byly oznámeny infor- mace ohledně měnové politiky, finanční stability, či zda instituce reagovala na politické dění. Získané výsledky ukázaly, že oznámení publikovaná Evropskou centrální bankou a Českou národní bankou většinou významně neovlivnila pop- távku po jejich měnách, až na pár výjímek. Výsledky také ukázaly, že poptávka po Euru je oznámeními ovlivněna s větším zpožděním, a že oznámení Evropské centrální banky mají menší vliv, než jejího českého protějšku. Celkově bylo shrnuto, že oznámení publikována na oficiálních stránkách ovlivňují poptávku po měnách v menším rozsahu, než ostatní ovlivňující faktory. Klasifikace JEL F12, F21, F23, H25, H71, H87 Klíčová slova centrální banka, měnový kurz, GARCH Název práce Komunikace centrálních bank a měnová poptávka: GARCH analýza
|
|
|
The Impact of News on Videogame Stock Market Prices and Volatility
Mertová, Veronika ; Čech, František (vedoucí práce) ; Kukačka, Jiří (oponent)
Tato práce zkoumá vliv sentimentu na sociálních sítích a v novinových titulcích na ceny akcií, konkrétně porovnává společnosti z herního průmyslu s firmami z ostatních odvětví. Tweety obsahující klíčová slova odkazující na čtyři vybrané firmy z herního průmyslu a čtyři jiné firmy byly sbírány po dobu 5 měsíců, novinové titulky potom 3 měsíce. Tweety a zprávy pocházely od běžných uživatelů a medií, nikoliv pouze z finanční oblasti. Pro každou zkoumanou společnost, byla sbírána také denní data o cenách akcií za účelem výpočtu výnosů a volatilit. K analýze dat byl využit model vektorové autoregrese v kombinaci s Grangerovou kauzalitou. Studie neprokázala žádný významný rozdíl mezi herním a neherním sektorem. Polarita sentimentu významně neovlivňovala tržní ceny. Nicméně, když byl sentiment rozdělen na jednotlivé emoce, byla pozorována určitá signifikantnost, výsledky se ale lišily u jednotlivých firem, bez ohledu na jejich odvětví. Byl učiněn závěr, že při využití sentimentu pro předpovídání trhu je vhodné využít výhradně finanční média nebo určit konkrétní typ sentimentu, který ovlivňuje zvolené akcie. Klasifikace JEL G14, G17, C32, C58 Klíčová slova tweety, titulky zpráv, herní průmysl, analýza sentimentu, emoce, výnosy, volatilita Název práce Vliv zpráv na ceny a volatilitu akciového trhu...
|
host ::
RSS.