|
| |
|
|
Wage gap between NBA and WNBA
Báčová, Magdaléna ; Kalabiška, Roman (vedoucí práce) ; Pertold-Gebicka, Barbara (oponent)
V této studii je zkoumáno velmi diskutované téma genderové mzdové nerovnosti se zvláštním zaměřením na profesionální basketbal ve Spojených státech. Výzkumná otázka se ptá, proč a jak se liší platy mezi NBA a WNBA. S konečným vzorkem 416 pozorování z NBA a 124 z ženské ligy, zohledňujícím pouze sezónu 2021, odhalila ekonometrická metoda Ordinary Least Squares pár rozdílů v klíčových platových determinantech, které stojí za zmínku. Konkrétně věk, kdy sportovec dosáhne kariérního vrcholu, je odhadován na 33 let v případě WNBA a 28 let v případě hráče NBA. Kromě toho, zatímco dosažené body se zdají být klíčovým určujícím faktorem platu v obou ligách, průměrná odehraná minutáž a výsledek draftu se zdají mít význam pouze v mužské lize. Spolu s tímto zjištěním je mzdový rozdíl mezi NBA a WNBA vyčíslen na 98,75%. Teoretická část pak shrnula rozdíly v platových nastaveních a omezeních. Zajímavým zjištěním je, že muži mohou dosáhnout maximálního možného platu až ve výši 35% pla- tového stropu své ligy, zatímco nejlépe placené sportovkyně ve WNBA mají maximum stanovené na 16,5% platového stropu ligy. Kromě toho, Gini index ve výsi 0,5398 vpolečně s kvantilovou regresí číselně vyjádřil...
|
|
|
Determinants of Residential Property Prices in Russian Federation
Burešová, Kristina ; Kalabiška, Roman (vedoucí práce) ; Hlaváček, Michal (oponent)
Tato práce zkoumá determinanty cen byt v Rusku. Analyzovali jsme vztahy mezi tvrtletními cenami byt na primárním a sekundárním trhu a öirokou ökálou vysv tlujících prom nn˝ch. Heterogenní panelov˝ vzorek obsahoval data nap í 73 regiony od 2005 Q1 do 2019 Q4. Protoûe prom nné byly koin- tegrované, pro odhad dlouhodob˝ch vztah byl pouûit panelov˝ dynamick˝ OLS estimátor. Krátkodobá dynamika byla zachycena pomocí modelu korekce chyb. Regrese odhalila, ûe hlavními determinanty cen byt na primárním i sekundárním trhu jsou mzdy a stavební náklady. Stavební náklady p evládaly na primárním trhu a mzdy na sekundárním trhu. Jako dalöí cenové determi- nanty byly identifikovány nezam stnanost, v ková struktura, migrace, index sm nného kurzu a pr m rná podlahová plocha byt na jednoho obyvatele. Zá- porn˝ koeficient korekce chyb nazna oval, ûe po zm n cen byt , v d sledku ekonomick˝ch öok , se jejich v˝öe vrací ke své dlouhodobé rovnováze. Pro ú ely kontroly robustnosti byl vzorek rozd len do podskupin obsahujících bohaté a chudé regiony. V˝sledky regrese nazna ovaly odliönou dynamiku v bohat˝ch regionech, nicmén potvrdily robustnost vybraného modelu. Nakonec byla zk- oumána dynamika cen v r zn˝ch asov˝ch úsecích. Po krizích v letech 2008 a 2014 nebyly vöak pozorovány ûádné v˝znamné zm ny. Klasifikace JEL C23, 018,...
|
|
|
Macroeconomic Determinants of Crime: Evidence from Scandinavia
Hocková, Michaela ; Kalabiška, Roman (vedoucí práce) ; Cahlík, Tomáš (oponent)
Tato práce zkoumá, jak různé makroekonomické a demografcké ukazatele ovliv- ňují kriminalitu ve skandinávských zemích, s přihlédnutím k existující lite- ratuře o determinantech kriminality v jiných regionech. Pomocí kombinace vektorového modelu korekce chyb a základních technik pro panelová data je odvozeno několik důležitých zjištění na mezistátní i regionální úrovni. Neza- městnanost, inface a rozvody ovlivňují počet vražd a sexuálních trestných činů pozitivně, zatímco počet majetkových trestných činů negativně. Kriminalita ve Skandinávii také negativně souvisí s průměrným věkem a pozitivně s hustotou obyvatelstva. Zdůrazněn je význam specifckých analýz pro různé světové re- giony a typy trestných činů před implementací politik s cílem snížit kriminalitu. Klasifkace JEL A12, C23, J11, K42, O52, R19 Klíčová slova kriminalita, panelová regrese, VECM, re- gionální analýza, Skandinávie Název práce Makroekonomické determinanty kriminality: Příklad Skandinávie
|
|
|
Analyzing the Effect of Google Searches on the Czech Real Estate Market
Racocha, Tomáš ; Vacek, Pavel (vedoucí práce) ; Kalabiška, Roman (oponent)
Tato práce se zabývá tím, jaký vliv mají Google vyhledávání na český trh nemovitostí, konkrétně na počet transakcí a ceny bytů. Jedním z hlavních aspektů práce je analýza chyby měření spojené s Google Trends daty, která může značně ovlivnit výsledky zkoumání, pokud se z dat neodstraní. Za účelem změření efektu online vyhledávání byla nejprve pro každou specifikaci odhadnuta sada základních modelů, do kterých byly následně přidány údaje o vyhledávání jako další vysvětlující proměnné. V každém zkoumaném případě vedla úprava modelů začleněním Google Trends dat ke zlepšení kvality modelů dle několika vyhodnocovacích způsobů.
|
|
|
Důsledky liberalizace trhu s elektrickou energií
Kalabiška, Roman ; Polák, Petr (vedoucí práce) ; Valíčková, Petra (oponent)
Tato bakalářská práce zkoumá vliv liberalizace na trhu s elektrickou energií. První část práce nabízí teoretický přehled procesu liberalizace a fungování elektroenergetiky v České republice. K otestování stupně integrace evropských velkoobchodních trhů byla použita korelační analýza denních spotových cen na vybraných energetických burzách. Na základě této analýzy jsem usoudil, že vybrané energetické burzy vykazují různé stupně integrace a vyšší stupeň závislosti se vyskytuje především na regionální úrovni. Druhá část empirické části se zaměřuje na působení konkurenčního prostředí českého maloobchodního trhu. Cílem této části práce bylo zjistit, zda se důsledkem liberalizace a následného zvýšení konkurence na trhu s elektrickou energií snižuje hrubá marže obchodníků elektřiny v sektoru domácností se střední spotřebou. Poslední část této práce se zabývá měřením tržní síly, pomocí nejpoužívanějších metod - Lernerův index a Herfindahlův-Hirschmanův index. Výpočty ukazují, že zatímco v dlouhém období dochází k poklesu koncentrace trhu, od roku 2012 naopak mírně narůstá. Zároveň bylo zjištěno, že vybraní obchodníci v ČR disponují podobnou úrovní tržní moci. Práce svým zaměřením zaplňuje mezeru v literatuře zabývající se problematikou měření tržní síly a koncentrace českého trhu s elektřinou.
|
|
|
Determinants of Crime in Eastern Europe with a Focus on Czechia and Slovakia
Umlaufová, Anna ; Kalabiška, Roman (vedoucí práce) ; Schwarz, Jiří (oponent)
Tato studie zkoumá, zda determinanty kriminality, předpokládané v ekonomické teorii a testované v jiných oblastech světa, vysvětlují míru zločinosti také ve východní Evropě, která je z existujících výzkumů často vyloučena. Při použití metody fixních efektů se zahrnutím společenské soudržnosti a vymáhání práva výsledky naznačují, že zvýšení příjmu na osobu má negativní vliv na vraždy a násilnou trestnou činnost, ale vliv na sexuální a majetkové trestné činy je smíšený. Dále se statistická významnost a směr dopadu příjmové nerovnosti a nezaměstnanosti liší napříč jednotlivými trestnými činy. Tato studie také zkoumá determinanty kriminality konkrétně v Česku a na Slovensku. Na rozdíl od analýzy napříč zeměmi se ukazuje, že mezi celkovým příjmem a regionálním rozložením zločinosti v Česku a na Slovensku existuje jen malá souvislost, což ukazuje na význam spíše sociálních než ekonomických faktorů. Klasifikace JEL K42, O15, O52, P20, C23 Klíčová slova Kriminalita, Rozdělení příjmů, Východní Evropa, Panelová data, Česko, Slovensko Název práce Klíčové faktory kriminality ve východní Evropě se zaměřením na Česko a Sloven- sko
|
|
|
The Effect of Airbnb on Prague Housing Market
Ondruška, Daniel ; Polák, Petr (vedoucí práce) ; Kalabiška, Roman (oponent)
Vliv Airbnb na Trh Nemovitostí v Praze Daniel Ondruška Tato práce studuje několik témat ale jejím hlavním posláním je výzkum efektu home-sharovací platformy Airbnb na ceny nemovitostí a nájmy v Praze. Sdílená ekonomika je nový sektor a je velmi složité odkrýt a analyzovat ho a proto zde stále není příliš mnoho studií na toto téma. Za použití velmi rozsáhlých a detailních datasetů o Airbnb, transakcích bytů a nájmech dokážeme, že existuje vztah mezi aktivitou Airbnb a cenami nemovitostí. Výsledky naznačují, že nárůst počtu listingů na portálu Airbnb o 1% vede k nárůstu cen nemovitostí o0.01%. Dále se také podíváme na COVID-19 a jeho dopad na ceny nemovitostí a nájmů. Tato část bude spíše teoretická, jelikož pandemie je stále velmi aktuální téma a její pravý efekt ještě ani nemusí být plně viditelný.
|
|
|
The effect of monetary stimulus on housing prices and the relationship of housing and rental prices in European countries
Hönig, Maximilian ; Kalabiška, Roman (vedoucí práce) ; Hlaváček, Michal (oponent)
v Abstrakt Protože nemovitosti jsou důležitou součástí složení majetku domácností, zaměřuje se tato magisterská práce zejména na tuto třídu aktiv. Hlavní důraz je zde kladen na dopad finančních stimulů, které byly pozorovány v průběhu roku 2020, a na to, jak mohly ovlivnit ceny nemovitostí v různých evropských zemích. Za tímto účelem je v práci použit vektorový model korekce chyb s následujícími nezávislými proměnnými: počet obyvatel, směnný kurz, inflace, krátkodobá úroková míra, míra nezaměstnanosti a náhrady zaměstnancům. Časový rámec této regrese je omezen na období od 1. čtvrtletí 2000 do 4. čtvrtletí 2019, aby se vyloučil vývoj cen bydlení v průběhu roku 2020, který je již ovlivněn finančními stimuly. Tyto výsledky regrese jsou pak použity v kombinaci s aktuálními hodnotami všech nezávislých proměnných v roce 2020 k aproximaci očekávané ceny bydlení bez finančního stimulu. To naznačuje potenciální nadhodnocení cen na trzích a umožňuje pochopit, jak mohou finanční stimuly souviset s cenami bydlení. Další analýza v této práci pak poskytuje pochopení vztahu leader- follower vztah mezi cenami bydlení a cenami nájemného, a také poskytuje analýzu, jak by toto mohlo souviset s úrovní vlastnictví bydlení na daném trhu. Klasifikace F62, J11, R30 Klíčová slova Nemovitosti, Covid-19, Finanční stimulace Název...
|
|
|
Affordability of own housing across regions of the Czech Republic
Matoušek, Daniel ; Pleticha, Petr (vedoucí práce) ; Kalabiška, Roman (oponent)
Hlavním cílem této práce bylo zkoumání dostupnosti vlastního bydlení napříč regiony ČR za využití tří různých přístupů. Fyzická dostupnost bydlení byla sledována ukazateli Počet bytů na 1000 obyvatel a Počet bytů na 100 hospo- dařících domácností. Následně byl pro hodnocení finanční dostupnosti by- dlení aplikován ukazatel price-to-income a to jak pro byty, tak pro rodinné domy. Empirická část práce za využití first-difference modelu byla zaměřena na odhalení determinantů, které by dokázaly nerovnosti v dostupnosti bydlení vysvětlit. V modelu tak byly zahrnuty pouze ty proměnné, které vykazovaly dostatečnou variabilitu napříč regiony. Jako signifikantní proměnné pro dos- tupnost bytů se ukázaly objem hypotečních úvěrů, počet dokončených bytů, objem stavebních prací ve zpožděné i nezpožděné verzi proměnné, míra neza- městnanosti a počet volných pracovních míst. Klasifikace JEL F12, F21, F23, H25, H71, H87 Klíčová slova dostupnost bydlení, cena k příjmům, pane- lová data, regionální analýza Název práce Dostupnost vlastního bydlení napříč re- giony České republiky E-mail autora 88952997@fsv.cuni.cz E-mail vedoucího práce ppleticha@gmail.com
|
host ::
RSS.