|
|
Analysis of herd behavior across cryptocurrencies
Krouská, Kateřina ; Kukačka, Jiří (vedoucí práce) ; Fanta, Nicolas (oponent)
Tato studie se zabývá analýzou stádního chování na trhu kryptoměn mezi lety 2017 a 2022. Výsledky statického modelu naznačují existenci výrazného stád- ního chování ve dnech pozitivní návratnosti trhu a v období roku 2017. Tato studie je navíc jedna z prvních, která zkoumá dopad ranné fáze války na Ukra- jině na stádní chování na trhu kryptoměn. Kvůli dominantní pozici Bitcoinu mezi ostatními kryptoměnami, práce dále pokračuje zkoumáním vlivu Bitcoinu na stádní chování na trhu. Nicméně, přesvědčivý důkaz takového chování okolo Bitcoinu byl nalezen pouze ve dnech extrémních hodnot návratnosti této kryp- toměny. V návaznosti na toto zjištění, pět vysoce obchodovaných kryptoměn (Bitcoin, Ethereum, XRP, Litecoin and Dogecoin) je odebráno z portfolia a je studován jejich vliv na zbylý trh. Výsledky naznačují výrazné stádní chování zbytku trhu k těmto pěti gigantům. Zdá se tedy, že návratnost malých měn na trhu je přímo ovlivněna výkonností velkých měn spíše než výkonností Bitcoinu samotného. Klasifikace JEL G02, G15, G40, C22, C58 Klíčová slova Kryptoměny, Stádní chování, Bitcoin, COVID-19 Název práce Analýza stádního chování napříč kryptomě- nami E-mail autora 43789078@fsv.cuni.cz E-mail vedoucího práce jiri.kukacka@fsv.cuni.cz
|
|
|
Herd Behaviour in Financial Markets: Evidence from the Technology Sector
Máca, Jaroslav ; Kukačka, Jiří (vedoucí práce) ; Hronec, Martin (oponent)
Tato závěrečná práce se zabývá analýzou stádního chování na finančních trzích s důrazem na technologický sektor. Upravené závěrečné ceny složek indexu NASDAQ-100 jsou důkladně studovány na denní bázi v období 2011-2020. Pokud jde o metodiku, uvažují se běžně používané míry průřezové směrodatné odchylky výnosů či průřezové absolutní odchylky výnosů. Zkoumání neodhaluje žádné známky výskytu stádního chování, a to ani při filtrování obchodních dnů s ohledem na mimořádnou tržní volatilitu či objem obchodů. Bližší pohled na rok 2020, ve kterém dění na finančních trzích značně ovlivnila pandemie virové choroby covid-19, ale ukazuje, že stádní chování přispělo k prudkému a výraznému propadu, stejně tak jako k následnému raketovému zotavení. Tato práce dále představuje inovativní způsob použití externího faktoru v regresních modelech. Vzhledem ke svému dominantnímu postavení jsou z akciového trhu v USA vyčleněni tzv. technologičtí obři, kteří nově tvoří světový trh. Tato specifikace odhaluje, že rozptyly technologických obrů jsou zesíleně přenášeny do zbytku technologického sektoru. Investoři by si proto měli být vědomi rizik spjatých s případným ochladnutím celého technologického sektoru po očekávaném zvyšování úrokových sazeb ze strany Federálního rezervního systému USA.
|
|
|
Herd behavior of investors in the stock market: An analysis of cross-country effects in the CEE
Lerche, Vojtěch ; Kukačka, Jiří (vedoucí práce) ; Vácha, Lukáš (oponent)
Diplomová práce se zabývá stádním chováním vůči tržnímu průměru v 10 akciových trzích střední a východní Evropy v období 2000-2018. Metody nejmenších čtverců a kvantilové regrese prokazují stádní chování v rámci většiny samostatných trhů. Během globální finanční krize a krize eurozóny byla stádní mentalita intenzivnější pouze ve Slovinsku a Chorvatsku. Diplomová práce poskytuje smíšené výsledky ohledně asymetrického efektu ve stádním chování během dní s pozitivním nebo negativním tržním výnosem. Hlavním zjištěním a příspěvkem k literatuře je, že domácí průřezový rozptyl výnosů ve střední a východní Evropě je ovlivněn rozptylem výnosů v zahraničních akciových trzích v USA, Velké Británii a v Německu. Empirické výsledky navíc ukazují, že extrémní tržní podmínky na trhu Spojeného království mají vliv na formaci stádních sil v rámci akciových trhů střední a východní Evropy. Krátkodobí arbitražéři mohou těžit z kolektivních rozhodnutí investorů, která následně vychylují ceny akcií od jejich reálných hodnot, ale přítomnost stádního chování snižuje výhody z diverzifikace portfolia. Z dlouhodobého hlediska mohou nakažlivé mezinárodní efekty vést k závažné nestabilitě celého regionu a k tržní neefektivitě.
|
|
|
Behavioural Breaks in the Heterogeneous Agent Model
Kukačka, Jiří ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Víšek, Jan Ámos (oponent)
Tato práce propojuje koncept modelů s heterogenními agenty (HAMů) s oblastí behaviorálních financí za účelem překlenutí hlavních nedostatků obou přístupů a ověření, zda se tyto mohou vzájemně vhodně doplnit. Náš přístup přináší alternativní metodu zkoumání dynamiky modelu a naznačuje, jak se lze ori- ginálně vypořádat s problematickou empirickou validací. Na začátku práce uvádíme původní model a diskutujeme jeho rozličné modifikace a snahy o em- pirické odhady. Dále představujeme unikátní dataset pokrývající pět značně neklidných období z historie akciových trhů v USA, ve kterém objevujeme zajímavé pravidelnosti v datech. Těžiště práce leží v numerické analýze mode- lu, který rozšiřujeme o vybrané poznatky z oblasti behaviorálních financí: stádní chování, nadmíru sebedůvěry a vliv tržního sentimentu. S použitím programu Wolfram Mathematica provádíme Monte Carlo simulace námi vyvi- nutého algoritmu. Ukazujeme, že pomocí HAMů lze vybrané poznatky velmi dobře modelovat a že tyto značně obohatí původní strukturu modelu. Roz- ličné modifikace modelu vedou k signifikantně rozdílným výsledkům a model je rovněž schopen částečně replikovat cenové výkyvy během neklidných období akciových...
|
|
|
Behavioural Breaks in the Heterogeneous Agent Model
Kukačka, Jiří ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Víšek, Jan Ámos (oponent)
Tato práce propojuje koncept modelů s heterogenními agenty (HAMů) s oblastí behaviorálních financí za účelem překlenutí hlavních nedostatků obou přístupů a ověření, zda se tyto mohou vzájemně vhodně doplnit. Náš přístup přináší alternativní metodu zkoumání dynamiky modelu a naznačuje, jak se lze ori- ginálně vypořádat s problematickou empirickou validací. Na začátku práce uvádíme původní model a diskutujeme jeho rozličné modifikace a snahy o em- pirické odhady. Dále představujeme unikátní dataset pokrývající pět značně neklidných období z historie akciových trhů v USA, ve kterém objevujeme zajímavé pravidelnosti v datech. Těžiště práce leží v numerické analýze mod- elu, který rozšiřujeme o vybrané poznatky z oblasti behaviorálních financí: stádní chování, nadmíru sebedůvěry a vliv tržního sentimentu. S použitím programu Wolfram Mathematica provádíme Monte Carlo simulace námi vyv- inutého algoritmu. Ukazujeme, že pomocí HAMů lze vybrané poznatky velmi dobře modelovat a že tyto značně obohatí původní strukturu modelu. Ro- zličné modifikace modelu vedou k signifikantně rozdílným výsledkům a model je rovněž schopen částečně replikovat cenové výkyvy během neklidných období akciových...
|
host ::
RSS.