|
|
Analýza finančních časových řad na základě hlaviček ekonomických zpráv
Kalibán, František ; Petrásek, Jakub (vedoucí práce) ; Zichová, Jitka (oponent)
Tato práce se zabývá možnostmi zlepšení odhadu volatility dané finanční časové řady na základě informací získaných z hlaviček ekonomických zpráv. Při analýze hlaviček zpráv je z důvodu velkého objemu dat a korelací mezi výskyty jednotlivých slov v hlavičkách zpráv použita metoda hlavních komponent pro snížení dimenze. Pro eliminaci značné šikmosti rozdělení závisle proměnné a zajištění její normality je použito Box-Coxovy transformace. Nakonec je v práci uveden lineární model popisující sílu regresní závislosti a k ověření jeho robustnosti je použita metoda cross-validace. Výpočty byly prováděny pomocí sotftware R.
|
|
| |
|
|
Statistical analysis and modeling of inflation
Baniar, Matúš ; Zichová, Jitka (vedoucí práce) ; Hurt, Jan (oponent)
Názov práce: Modelování inflace Autor: Matúš Baniar Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedúci bakalárskej práce: RNDr. Jitka Zichová Dr., Katedra pravděpodobnosti a ma- tematické statistiky Abstrakt: Inflácia, rast všeobecnej cenovej hladiny, je bežným ekonomickým javom, ktorý predstavuje makroekonomický problém. Práca sa zaoberá metódami, pomo- cou ktorých je možné infláciu modelovať, a teda pochopiť jej vývoj. V prvom rade ide o korelačnú a regresnú analýzu, ktoré sa zaoberajú vzťahom dvoch a viacerých premenných a následným zvolením vhodného matematického modelu. Spracovaný je model lineárnej regresie a metódy, pomocou ktorých analyzujeme jeho adekvát- nosť. Ďalšou spracovanou metódou je analýza jednorozmerných časových rád, ku ktorej pristupujeme takzvanou Boxovou-Jenkinsovou metodológiou. Oba prístupy sú ilustrované na skutočných finančných dátach pomocou softwaru Wolfram Mat- hematica 8. Kľúčové slová: inflácia, korelačná analýza, regresná analýza, časová rada
|
|
|
Statistical techniques for Loss Given Default Modeling
Betíková, Veronika ; Vaníček, Karel (vedoucí práce) ; Zichová, Jitka (oponent)
Názov práce: 'tatistické prístupy modelovania stratovosti pri zlyhaní Autor: Veronika Betíková Katedra: Katedra pravdepodobnosti a matematickej štatistiky Vedúci práce: Mgr. Karel Vaníček E-mail vedúceho práce: karelvanicek@seznam.cz Abstrakt: Cie©om tejto práce je predstavi' stratovos' pri zlyhaní ako jeden z parametrov kreditného rizika. Zaoberá sa priblížením základných charakteristík a spôsobov výpočtu LGD. Práca je tiež zameraná na bežne používané modely line- árnej regresie a zovšeobecnených lineárnych modelov, ktoré sú v praxi využívané k odhadu parametra LGD. Jednotlivé matematické modely a štatistické metódy pre odhady parametrov týchto modelov sú v práci stručne popísané a následne aplikované na simulované dáta. K©účové slová: LGD, beta regresia, OLS, odhad 1
|
|
|
Interest Rates
Holotňáková, Dominika ; Hurt, Jan (vedoucí práce) ; Zichová, Jitka (oponent)
Práca je zameraná na štúdium úrokových mier. Pozostáva zo šty- roch kapitol. Prvá kapitola poskytuje úvod do danej problematiky, uvádza zá- kladnú terminológiu a rôzne postupy úročenia. Druhá kapitola v krátkosti pred- stavuje teoretické jednofaktorové a dvojfaktorové modely úrokových mier, pričom sa zameriava predovšetkým na Vašíčkov, Dothanov a Cox-Ingersoll-Rossov mo- del, ktoré použijeme v praktickej časti práce. Tretia kapitola je venovaná vnútor- nej politike bánk, popisuje najvýznamnejšie faktory ovplyvňujúce výšku úrokovej sadzby a úverového limitu. Posledná časť práce je praktickou aplikáciou jedno- faktorových modelov na reálne dáta. V úvode kapitoly sú popísané postupy na odhad parametrov, ktoré sa následne použijú pre jednotlivé modely. Numericky odhadnuté parametre sú potom vstupom pre simuláciu výnosových kriviek jed- nofaktorovými modelmi. 1
|
|
|
Pravděpodobnostní rozdělení ve financích
Malec, Jaromír ; Hurt, Jan (vedoucí práce) ; Zichová, Jitka (oponent)
Tato bakalářská práce představuje souhrn rozdělení vhodných k modelování výnosů a ztrát. Nejprve pojednává o základních vlastnostech výnosů a ztrát a poté o konkrétních rozděleních. Zvláštní důraz je přitom kladen na nesymetrická rozdělení a na rozdělení s těžkými chvosty. O těchto rozděleních pojednává do hloubky a shrnuje základní vlastnosti týkající se chování chvostů. Je též doplněna o numerická pozorování na reálných datech. Motivem k napsání této práce je nedostatečnost symetrických rozdělení, protože s jejich pomocí nelze modelovat extrémní výnosy a ztráty. Práce by měla přispět zájemcům o studium nesymetrických rozdělení s těžkými chvosty jako pramen pro další zkoumání.
|
|
|
Selected methods for multivariate financial data analysis
Andráš, Adrián ; Zichová, Jitka (vedoucí práce) ; Hurt, Jan (oponent)
V praxi se často setkáváme s daty ve formě pozorování několika proměnných v různých časových okamžicích. Těmto datům říkáme časové řady. V práci se zabýváme vybranými přístupy analýzy časových řad; grafickými modely, vektorovými autoregresními modely a vektorovými modely klouzavých součtů. Snažíme se získat informace o vzájemné souvislosti jednotlivých proměnných a následně modelovat jejich chování. Použité postupy jsou ilustrovány na logarit- mických výnosech měsíčních průměrných hodnot devizových kurzů. Programy jsou zpracovány v softwaru Mathematica 7 a lze je nalézt na přiloženém CD. 1
|
|
|
Úrovňové množiny mnohorozměrné hustoty a jejich odhady
Kubetta, Adam ; Hlubinka, Daniel (vedoucí práce) ; Zichová, Jitka (oponent)
Úrovňová (vrstevnicová) množina nějaké funkce je oblast, v níž daná funkce překračuje určitou úroveň. Úrovňovou množinu pravděpodobnostní hustoty lze považovat za alternativu k tradičnímu odhadu oblasti spolehlivosti, protože za jistých předpokladů pokrývá úrovňová množina při dané hladině spolehlivosti nejmenší možnou oblast. Výhody úrovňových množin, například ve srovnání s obyčejnými intervalovými odhady oblastí spolehlivosti, vynikají při aplikaci na vícemodální náhodné veličiny či náhodné vektory s výrazně korelovanými složkami. Práce se zabývá metodami odhadů úrovňových množin z dat jednak pomocí tzv. metody plug-in, kdy se nejprve z dat odhaduje jejich hustota rozdělení, z níž se následně úrovňová množina určuje, a jednak pomocí přímých metod založených na teorii opěrných vektorů či dyadických rozhodovacích stromů. Neparametrickým odhadům hustot pravděpodobnosti, tvořícím základ metody plug-in, se věnuje samostatná kapitola, která podrobně popisuje jednoduchý odhad hustoty histogramem, dále jeho zjemnění posouváním a průměrováním, jádrový odhad hustoty a jeho zobecnění. Detailněji se pak popisuje zobecnění upravující jednotlivá jádra, které řeší tzv. hraniční efekt u vícerozměrných dat. V závěrečné části jsou všechny popisované postupy implementovány v softwaru Mathematica a vzájemně srovnány na...
|
|
|
Řízení podnikového rizika
Nagy, Gergely ; Hurt, Jan (vedoucí práce) ; Zichová, Jitka (oponent)
V předložené práci studujeme jednotlivá rizika, kterým podnik je neustále vysta- ven. Zaobíráme se ohodnocením rizik z různých pohledů, největší důraz je však kladen na nejmodernější typ míry rizik: Value at Risk. Studujeme různé možnosti, jak tuto hodnotu odhadnout na základě historických dat. V další části se zaobíráme nejdůležitějšími typy rizik, a to tržním rizikem, rizikem likvidity, kreditním rizikem a riziky operačními. Pro ilustraci a usnadnění výpočtů je práce provázena ukázkovými příklady a procedurou naprogramovanou v systému Mathematica.
|
|
|
Modelování ve finanční analýze
Maďar, Milan ; Hurt, Jan (vedoucí práce) ; Zichová, Jitka (oponent)
V predloženej práci študujeme regionálne a globálne väzby, ako dôkaz integrácie akciových trhov vo Frankfurte, Amsterdame, Prahe a USA rovnako dynamiku prenosu volatility medzi súvisiacimi devízovými kurzami použitím viacrozmerných GARCH modelov. U každého modelu je uvedený popis základných definícií, vlastností a postup odhadu parametrov. Praktická časť práce ilustruje použitie jednotlivých modelov na reálnych dátach. Práca sleduje dva rôzne ciele, jednak charakteristiku a popis existencie regionálnych a globálnych väzieb na rôznych akciových trhoch, ale aj vzájomné porovnanie jednotlivých viacrozmerných GARCH modelov na vzorke dát. Výsledkom je, že odhady podmienených korelácii závislých na čase naznačujú obmedzenú integráciu medzi trhmi z čoho vyplýva, že investori môžu využiť diverzifikáciu portfólia medzi rôzne akciové trhy a tým znížiť rizikovosť investície obzvlášť v dobe krízy.
|
host ::
RSS.