|
|
Entropy as a Measure of Predictability in Financial Time Series
Nahodil, Vladimír ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Wang, Yao (oponent)
Tato práce studuje efektivnost akciových trhů a jejich prediktabilitu pomocí konceptů z teorie informace, approximate entropy (ApEn) a sample entropy (SampEn), a porovnává jejich vlastnosti s odhadem Hurstova exponentu. U těchto měřítek je také porovnávána jejich schopnost rozlišovat rozvíjející se a rozvinuté trhy. Na závěr je testována investiční strategie postavená na hodnotě sample entropy. ApEn ukazuje velmi slabý vztah jak se SampEn, tak s Hurstovým exponentem a zároveň slabý výkon jako měřítko efektivnosti trhů. Sample entropy a Hurstův exponent jasně rozlišují nížší celkovou efektivnost rozvojových trhů. SampEn také utváří poměrně silný klesající vztah s hit-rates predikčních modelů. ARMA má nejvyšší hit-rate v obdobích, kdy je SampEn v rozmezí 1.6 - 1.7. Toto může být potenciálně využito v investičních strategiích za účelem nižšího risku; nicméně, s tím souvisí i možné nižší celkové zisky z důvodu menších investičních oken.
|
|
|
Event Study on Financial Announcements: New Evidence of Stock Sensitivity and Post-Earnings-Announcement Drift
Čonka, Matěj ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Habiňák, Ladislav (oponent)
Tato pra'ce zkouma' přítomnost abnorma'lních vy'nosů po tom, co firmy ozna'mí své zisky (anoma'lie zisků) na vzorku 23 firem uvedeny'ch v indexu STOXX 50 Europe. Používa'me k tomu ra'mec studie uda'lostí. Dále shrnujeme hlavní modely používané k odhadům abnorma'lních vy'nosů s bližším zaměřením na Model trhu a Model ocenˇova'ní kapita'lovy'ch aktiv. Nenašli jsem žádnou přidanou hodnotu při použití Modelu ocenˇova'ní kapita'lovy'ch aktiv v porovna'ní s Modelem trhu. Vy'sledky ukazují signifikantní abnorma'lní vy'nosy pro pozitivní a negativní překvapení zisků s větší reakcí trhu na pozitivní překvapení zisků. Naše zjištění také poskytují důkazy neefektivity trhu a možnost u'niků informací před ozna'mením. Zjistíme přítomnost driftu po ozna'mení zisků pro pozitivní překvapení zisků a přítomnost konstrastních vy'nosů.
|
|
|
Strategies for Spread Trading using Futures Contracts
Gottlieb, Oskar ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Čech, František (oponent)
Tato práce se zaměřuje na spready na futuritních trzích, konkrétně studuje obchodní strategie založené na dvou přístupech - kointegrace otestovaná na inter-komoditních spreadech a sezónnost kterou pozorujeme na kalendářních (intra-komoditních) spreadech. Na párech kontraktů, které jsou kointegrované budeme testovat strategie založené na návratu k průměru. Tři strategie budou využívat filtr tzv. 'férové hodnoty', jedna bude pracovat s hodnotou relativní. Podobným způsobem budeme na kalendářních spreadech testovat strategie typu "buy and hold". Všechny strategie testujeme na in-sample a out-of-sample datech. Sezónní strategie nevygenerovaly dostatečně ziskové strategie, některé inter-komoditní spready se naopak ukázaly jako profitabilní v obou testovacích periodách. Výjimku u inter-komoditních spreadů tvořily zejména všeobecně známé spready, které v out-of-sample testech neobstály.
|
|
|
Scale of Market Movements for US stock market
Kašpárek, Radim ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Smutná, Šarlota (oponent)
V současné dobe neexistuje široce akceptovaná skála, která by klasifikovala finanční krize. Jeden z prístupu použitých v literatuře staví na analogii mezi soky na finančních trzích a soky v dynamických systemech znamých z fyziky, protože tyto spolu sdílí jiste charakteristiky. V teto bakalarske prýci jsme adaptovali Scale of Market Shocks, který byla puvodne navrzena pro forexove trhy, pro americky akciový trh. Tato skala by mela být jedným z nastroju, pomocí kterých americtí ekonomove mohou posoudit význost financní krize. Jako zakladní kamen nasí skaly jsme pouzili volatilitu merenou na datech lisící se granularity. Výstupem nasí prace je skala, ktera spravne identifikuje vsechny výrazne nenadýle pohyby na americkem akciovem trhu a prirazuje jim císelnou hodnotu, ktera odrazí jejich význam. Behem psaní teto prace jsme take zjistili, ze Principal Component Analysis, pomocí které jsme chteli sný^zit vypocetm narocnost problemu, nený pro tento ucel vhodna, protoze nedokaze odlisit signal v datech od sumu.
|
|
|
Using the log-periodic power-law model to detect bubbles in stock market
Kožuch, Samuel Maroš ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Nevrla, Matěj (oponent)
Pády akciových trhov boli dlho považované za nepredvídatel'né. Pred viac ako desat'ročím, bolo spozorované špecifické správanie, ktoré sprevádza väčšinu pádov: zrýchlujúci sa rast cien a log-periodické oscilácie. Log-periodické mocninné pravidlo bolo navrhnuté ako spôsob, ako zachytit' tieto oscilácie. Navyše, toto pravidlo je schopné odhadnút' naj- pravdepodobnejší čas pádu trhu. Mocninné pravidlo vyžaduje zložitú metódu fittingu, pre určenie odhadovaných hodnôt jeho siedmych parametrov. V práci je navrhnutá al- ternatívna metóda fitting-u, ktorá zjednodušila tento proces, a napriek tomu dokázala vel'mi dobre estimovat' hodnoty parametrov. Táto metóda tým pádom produkuje rovnako dobrý fit log-periodického mocninného pravidla. Okrem iného, štyri významné akciové in- dexy, v rôznych i nedávných časových obdobiach, boli analyzované pomocou log-periodického mocninného pravidla. Vo všetkých indexoch boli nájdené log-periodcké oscilácie. U jedného indexu, ktorý boli analyzovaný v dávnejšej dobe, log-periodické mocninné pravidlo dokázalo zachytit' oscilácie a predikovat' predpokladaný čas pádu. U ostatných indexov, ktoré boli analyzované v nedávnej minulosti, bol tiež odhadnutý kritický čas s rôznymi výsledkami.
|
|
|
Stock market prediction using Twitter
Hynek, Jan ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Křehlík, Tomáš (oponent)
V této práci jsem se zabýval krátkodobým vlivem Twitteru na trhy. Staho- val jsem anglické tweety z období mezi 9. březnem a 4. dubnem, společně s tweety obsahující slova a hashtagy "apple", "microsoft", "boeing", "cocacola". Následně jsem zkoumal pomocí multinomiální a binomiální penalizované logi- stické regrese, jestli je možné predikovat trhy pomocí frekvence slov na trhu. Po použití out-of-sample predikce jsem zjistil, že tato metoda není vhodná pro predikci trhů, ale může poskytnout ex-post zajímavý vhled do vztahu sociálních sítí a trhů. 1
|
|
|
Do crypto-currencies form a new asset class?
Mayr, Samuel ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Hanus, Luboš (oponent)
Tato práce zkoumá statistické vlastnosti cenových variací kryptoměn, ve srovnání se statistickými vlastnostmi kolísání cen na běžných finančních trzích. Data o změnách cen kryptoměn Bitcoin, ripple a Litecoin byla přímo srovnávána se změnami cen evropské měny euro a akciového indexu S&P500. Zároveň byla data srovnávána se sadou stylizovaných faktů výnosů finančních aktiv. Vlastnosti zkoumané v této práci jsou: autokorelace denních výnosů tvar rozdělení výnosů, shlukování volatility, pákový efekt a korelace objemu a volatility. K tomu, aby jsme mohli odpovědět na otázku této práce, jsme se snažili najít unikátní rozdíly v chování výnosů kryptoměn. Poté, co byl zkontrolován každý bod této analýzy, jsme dospěli k závěru, že jediný zásadní rozdíl je ve tvaru a významnosti autokorelace denních výnosů. Zatímco výsledky analýzy ukazují, že kryptoměny autokorelují, ostatní finanční aktiva tuto vlastnost obecně nevykazují. Závěrem tedy konstatujeme, že autokorelace jako nejvýraznější statistická odlišnost denních výnosů kryptoměn je dostatečným důvodem považovat kryptoměny za samostatnou třídu aktiv. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Electricity market: Analysis and prediction of volatility
Kunc, Vladimír ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Hájek, Jan (oponent)
Trh s elektřinou: Analýza a predikce volatility Abstrakt Vladimír Kunc July 30, 2015 Poslední dvě dekády jsou charakterizovány restrukturováním energetického prů- myslu a vznikem nových, soutěživých energetických trhů, kde přesné předpovědi cen elektřiny a cenové volatility je cenná jak pro spotřebitele, tak pro výrobce. Cí- lem této práce ja popsat a porovnat několik modelů pro predikci cenové volatility na českém denním trhu s elektřinou na datech poskytnutých společností OTE a.s. za roky 2009 - 2014. Tato práce srovnává 144 rozdílných konfiguracích pro tři různé třídy modelu - autoregresivní modely, modely typu GARCH a modely založené na umělých neuronových sítích. Tato práce provádí srovnání modelů pomocí pěti různých kritérií, z nichž každe popisuje model z jiného pohledu. Klíčová slova: predikce ceny, predikce volatility, GARCH, neuronové sítě, LSTM 1
|
|
|
Forecasting Jump Occurrence in Czech Day-Ahead Power Market
Hortová, Jana ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Kukačka, Jiří (oponent)
Specifické vlastnosti spotových cen elektřiny, a to především častý výskyt skoků, vytváří vysoké riziko pro obchodníky s elektřinou, kteří ji nakupují za neregulované velmi proměnlivé ceny, ale spotřebiteli ji prodávají za ceny pevně stanovené. Proto je velmi důležité predikovat, jaká je pravděpodobnost výskytu skoku během násle- dujících hodin. Pokud je nám však známo, dosud žádná studie nebyla zaměřena na Českou republiku, a proto je hlavním cílem této práce predikovat pravděpodobnost výskytu skoku na českém denním trhu. Za tímto účelem definujeme čtyři logit modely, kde každý z nich obsahuje různé nezávislé proměnné (jako je spotřeba elektřiny, venkovní teplota nebo dummy proměnné) a kde je výběr proměnných poveden v souvislosti s předchozí literaturou a na základě specifických vlastností cen. "In-sample" porovnání modelů je založeno na hodnotách dvou testů, a to na pseudo-R squared a Bayesovském informačním kritériu. V případě ohodnocování "out-of-sample" kvality modelů vypočítáváme přesnost a důvěryhodnost predikce skoků, statistiky používané v souvislosti s predikováním. Avšak na rozdíl od před- chozí literatury se uchýlíme k určitému druhu sensitivní analýzy, která, pokud je nám známo, ještě nebyla v literatuře zaměřené na trh s elektřinou použita. Klasifikace JEL C25, C32, C51, C52, C53, Q41,...
|
|
|
Practical usage of optimal portfolio diversification using maximum entropy principle
Chopyk, Ostap ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Kraicová, Lucie (oponent)
"Practical usage of optimal portfolio diversification using maximum entropy principle" by Ostap Chopyk Abstrakt Tato diplomová práce rozšiřuje výzkum principu maximální entropie, aplikovaného v problému diversifikace portfolia, kdy portfolio se skládá z akcií. Entropie, jako měřítko diverzity, je používána jako cílová funkce v problému optimizace s danýmí dodatečnýmí omezeními. Princip maximální entropie, svou samotnou povahou, navrhuje řešení pro dva problémy; snižuje chybu odhadu vstupů, protože má smrštění interpretace a vede k díversifikovanějšímu portfoliu. Navíc, zlepšení optimizace portfolia se provádí pomocí defign-free odhadu variačních-kovariačních matic akciových výnosů. Prokázáno, že design-free odhad poskytuje vynikající odhad Pro velké variační-covariační matice a pro data s nenulovým koeficientem assymetíe. Mimo-vzorkové Sharpovy koeficienty jsou použity pro posouzení a porovnání výkonnosti portfolií. V nominálním vzjáření, mimo-vzorkové Sharpovy koeficienty skoro pořád nížší pro porfolia, vytvořených pomocí principu maximální entropie, než pro "klasické" effektivní portfolia Markowitza. Nicméně, tyto out-of-sample Sharpovy koeficienty nejsou statisticky rozdílné jak to bylo testováno vytvořením studentizovaného intervalu spolehlivostí bootstrapu časových řád.
|
host ::
RSS.