|
|
Google Econometrics: Predicting Bond Prices
Krečmer, Marek ; Horváth, Roman (vedoucí práce) ; Kočenda, Evžen (oponent)
1 Abstrakt Tato diplomová práce zkoumá, zda je možné vylepšit modely předpovědi časových řad používaných k predikci cen a volatility státních dluhopisů použitím dat z online vyhledávání. Předchozí výzkumy prokazují, že Google trends data jsou užitečným zdrojem doplňujících informací, které mohou vylepšit různé prog- nostické a v čase reálné modely. Náš výzkum rozšířil tuto oblast o státní dluhopisy a testuje zda Google trends data mohou být přínosná i pro tento typ dat. Zkoumali jsme většinu tenorů státních dluhopisů všech hlavních an- glicky mluvících zemí a České republiky a zaměřili jsme se na odhady výnosů a vážené volatility na následující den. Pro odhad hodnot následujícího dne jsme si stanovili ARIMA-GARCH, GARCH(1,1), AR(1), průměr, medián a hodnotu předcházejícího dne, které jsme porovnali s realizovanými hodnotami. Do- datečně jsme nastavili rozšířené verze modelů ARIMA-GARCH, GARCH(1,1) a AR(1) o data z online vyhledávání. Následné závěry mohou být v některých případech neprůkazné, nicméně jsme zjistili vcelku značné zlepšení u některých modelů a tenorů amerických, britských a asutralských státních dluhopisů. Dospěli jsme k závěru, že Google trends data mohou být...
|
host ::
RSS.