|
|
Forks and airdrops in cryptomarkets: Investment opportunities or thin air?
Hotovec, Petr ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Kurka, Josef (oponent)
Kryptoměny představují relativně novou oblast výzkumu, kde zatím neproběhlo mnoho studií událostí, které by zkoumaly vliv oznámení novinek na kryp- toměnové výnosy. Tato práce zkoumá vliv oznámení hardforků a aidropů na kryptoměnové výnosy za užití metodologie event study. Forky a aidropy jsou zkoumány na 22 kryptoměnách z první stovky kryptoměn dle tržní kapitalizace. Výsledky ukázaly, že průměrné abnormální výnosy v den oznámení nejsou stati- sticky signifikantní, což je v silném kontrastu s většinou studií zkoumajících akciové trhy a ukazuje to na neefektivitu kryptoměnového trhu, jelikož ab- normální výnosy jsou statisticky signifikantní až s dvoudenním zpožděním od oznámení. Výsledky jsme interpretovali tak, že informace na kryptoměnových trzích jsou velice zmatečné a nespolehlivé a z toho důvodu investoři vyčkávají na jejich potvrzení, což se projevuje dvoudenním zpožděním. Klíčová slova kryptoměna, airdrop, hard fork Název práce Forky a airdropy na kryptotrzích: In- vestiční příležitost nebo investice do vz- duchu? E-mail autora hotovecpetr@gmail.com E-mail vedoucího práce ladislav.kristoufek@fsv.cuni.cz
|
|
|
Modeling Dynamics of Correlations between Stock Markets with High-frequency Data
Lypko, Vyacheslav ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Krištoufek, Ladislav (oponent)
Tato prace je zamerena na modelovani korelaci mezi vybranymi akciovymi trhy a komoditami s pouzitim vysokofrekvencnich dat. Nasledujici casove rady jsou pouzite pro ucely teto analyzy: FTSE, DAX, PX, S&P, Gold commodity futures a Oil commodity futures. V prvni casti teto prace denni realizovane korelace jsou vypocitane a jejich dynamika je diskutovana. Dal jsou vypocitane korelace pomoci neuronove site (feed forward neural network, nebo FFNN). Tyto korelace jsou porovane s prumernymi dennimi realizovanymi korelacemi. V posledni casti teto prace jsou vypocitane prognozy dennich realizovanych korelaci pomoci HAR modelu, AR(p) modelu a dynamicke neuronove site NARNET.
|
|
|
Good vs. Bad Volatility in Major Cryptocurrencies: The Dichotomy and Drivers of Connectedness
Šíla, Jan ; Kočenda, Evžen ; Kukačka, Jiří ; Krištoufek, Ladislav
Cryptocurrencies exhibit unique statistical and dynamic properties compared to those of traditional financial assets, making the study of their volatility crucial for portfolio managers and traders. We investigate the volatility connectedness dynamics of a representative set of eight major crypto assets. Methodologically, we decompose the measured volatility into positive and negative components and employ the time-varying parameters vector autoregression (TVP-VAR) framework to show distinct dynamics associated with market booms and downturns. The results suggest that crypto connectedness reflects important events and exhibits more variable and cyclical dynamics than those of traditional financial markets. Periods of extremely high or low connectedness are clearly linked to specific events in the crypto market and macroeconomic or monetary history. Furthermore, existing asymmetry from good and bad volatility indicates that information about market downturns spills over substantially faster than news about comparable market surges. Overall, the connectedness dynamics are predominantly driven by fundamental crypto factors, while the asymmetry measure also depends on macro factors such as the VIX index and the expected inflation.
|
|
|
Impact of total transaction fees on the price of Bitcoin and Ethereum
Černý, David ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Hronec, Martin (oponent)
Cílem této práce je prozkoumat cenovou dynamiku Bitcoinu a Etherea se zvláštním důrazem na roli transakčních poplatků, což může poskytnout vh- led do přetěžování sítě a chování uživatelů, a může také odrážet budoucí eko- nomickou životaschopnost těchto sítí. Předchozí výzkum ukázal vzájemně se prolínající vztahy mezi proměnnými a naznačil možnou endogenitu v kryp- toaktivovém prostředí. Pro tyto účely byl vytvořen systém dvou simultánních rovnic, pro transakční poplatky a cenu, který byl následně odhadnut metodou 2SLS. Analýza pokrývá vztahy z dlouhodobého i krátkodobého hlediska. Ukázalo se, že dynamika cen obou aktiv je určována různorodým mixem fundamentál- ních, ekonomických a spekulativních faktorů, a to navzdory narativu, že cena kryptoaktiv je primárně řízena spekulativními faktory. Dále se v souvislosti se vztahem poplatků a ceny ukázalo, že a priori platí, že cena ovlivňuje poplatky, nicméně na některých intervalech se ukazuje i opačný vztah, což je ale spíše výjimka. Důležitým přínosem by mohlo být nalezení stabilního pozitivního vlivu celkového počtu aktivních adres v bitcoinové síti na transakční poplatky, což by mohlo přinést nové poznatky do diskuse o udržitelnosti Bitcoinu. Klíčová slova Kryptoměny, Bitcoin, Ethereum, časové řady, Transakční poplatky Název práce Vliv celkových...
|
|
|
Price Dynamics of Automated Market Makers: Simulation-based Approach
Kubal, Jan ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Čech, František (oponent)
Cílem této práce je analyzovat dynamiku cen, kterou implikuje pužití Automatizova- ných Tvůrců Trhu (AMM) na Decentralizovaných burzách v rámci DeFi a ověřit přítom- nost některých behaviorálních vzorců pomocí simulace. Výnosy z 10 reprezentativních párů tokenů párů byly sbírány během patnáctidenního období a jejich vlastnosti byly porovnávány s tradičními stylizovanými fakty. Následně byla vyvinuta simulace, která reprodukuje pozorovaný cenový proces pomocí napodobování uskutečněných směnných příkazů a cenové rovnice konstantního produktu v AMM modelu. Dále byly do simulace přidány mechanismy replikující období hypu a stádové chování. Analýza empirických dat ukázala, že výnosy z AMM tokenů jsou převážně v souladu se stylizovanými fakty, a to jak co se týče vlastností jejich rozdělení, tak i autokorelace a shlukování volatility. Tokeny nevykazovaly konzistentní trend v asymetrické reakci volati- lity na předchozí šoky. Simulace následně potvrdila, že jednoduchý AMM model postačuje k replikování cen s podobnými výnosy, což ukazuje, že tento způsob vyrovnávání transakcí je robustní a generuje očekávanou cenovou dynamiku. Přidání dvou behaviorálních me- chanik dále zvýšilo podobnost mezi reálnými a simulovanými charakteristikami výnosů, což naznačuje, že tyto efekty mohou ovlivňovat take skutečný proces tvorby...
|
|
|
DeFi Tokens: Stylized Facts
Francia, Nina Luz ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Červinka, Michal (oponent)
This thesis examines the price and return properties of the four major cryp- tocurrencies (Bitcoin, Ethereum, Binance, and Ripple), five DeFi coins (Uni- sawp, Chainlink, Maker, Pancakeswap, Aave), along with the two conventional financial assets (Euro/USD exchange rate, and S&P500 index). The daily data to January 2023 is used, with different starting dates for each asset depending on the data availability. The main focus of the examination is to examine whether the new class of financial assets show the statistical properties consistent with the stylized facts of the conventional financial assets. This exercise is important and have strong implications to many stakeholder and decision-makers in the finance in- dustry, in relation to whether these new assets show basic statistical properties consistent with those of the conventional financial assets. The properties exam- ined include return predictability (or information efficiency in the weak-form), departure from normality, volatility clustering, leverage effect, and return-risk relationship. Results show that the cryptocurrencies as well as DeFi coins exhibit the properties that are consistent with the stylized facts of the price and return financial assets, except that they show a substantially high degree of volatility and little degree of...
|
|
|
Short-term Electric Load Forecasting Using Czech Data
Řanda, Martin ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Čech, František (oponent)
Přesná předpověď elektrického zatížení je zásadním předpokladem spolehlivého provozu elektrické rozvodné soustavy. Je proto v nejlepším zájmu odpovědných institucí vyvíjet a udržovat výkonné modely pro předpovědi zatížení. V této práci analyzujeme data o zatížení elektrizační soustavy České republiky a provádíme tři pseudo-out-of-sample forecasting cvičení. Používáme standardní ekonometrické modely i metody strojového učení a výsledky porovnáváme s referenčními hodnotami, včetně předpovědí zveřejňovaných provozovatelem české přenosové soustavy. Výsledky první úlohy zkoumající předvídatelnost minutového zatížení na základě 11 let dat ukazují, že vysokofrekvenční časové řady zatížení jsou předvídatelné. Ve druhé a třetí úloze využíváme hodinovou zátěž s dalšími vysvětlujícími proměnnými. Vytváříme předpovědi na jeden krok a na 48 hodin dopředu na out-of-sample vzorku roku 2021 a vyhodnocujeme výkonnost několika metod. V obou cvičeních byly nejpřesnější výsledky získány zprůměrováním předpovědí námi specifikované rekurentní neuronové sítě a sezónního autoregresního integrovaného klouzavého průměru, které dosáhly průměrné absolutní procentní chyby menší než 0.5% na out-of-sample vzorku v analýze na jeden krok dopředu a 2.3% v úloze na 48 hodin dopředu, čímž překonávají předpovědi operátora.
|
|
|
The impact of oil-related events on volatility spillovers across oil-based commodities
Bartušek, Daniel ; Kočenda, Evžen (vedoucí práce) ; Krištoufek, Ladislav (oponent)
Přestože komodity na bázi ropy hrají ve světě klíčovou roli z hlediska průmyslu, jejich ceny jsou často silně ovlivňovány výskytem různých událostí pokrytých ve zprávách. Tyto události často vyvolávají náhlý nárůst volatility, který se přelévá do všech ropných komodit. V důsledku toho se investice do této skupiny komodit stává rizikovější. Zvýšení volatility cen ropy navíc komplikuje ob- chodování s ropou v důsledku nejistoty cen. V této práci jsme zpracovali více než 900 událostí souvisejících s ropou od roku 1978 do roku 2022 a seskupili je na základě opakujících se charakteristik. S využitím nové ekonometrické metodolo- gie na bázi bootstrapu od Greenwood-Nimmo et al. (2021) jsme identifikovali více než 20 historických událostí, které vyvolaly náhlý a trvalý nárůst přelivů volatility. Zjistili jsme, že geopolitické události jsou dvakrát pravděpodobnější příčinou nárůstu přelivů volatility než ekonomické události. Nenašli jsme důkazy o vlivu přírodních událostí na úroveň přelévání volatility ropných komodit. Většina identifikovaných událostí má tři společné charakteristiky: jsou nega- tivní, neočekávané a vyvolávají obavy z nedostatku ropy. Investoři mohou naše výsledky...
|
|
|
Do Left-handers and Left-footers Have a Competitive Advantage in Sports?
Hadžić, Aner ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Pavlovová, Anna (oponent)
Levorucí/levonozí sportovci jsou často vnímáni jako výkonnější, protože mohou využít jejich menšinového postavení ve světě sportu. Ačkoliv určití leváci, jako Lionel Messi a Rafael Nadal, jsou na vrcholové úrovni ve svých konkrétních disciplínách, může se jednat pouze o nereprezentativní výjimky. Moje práce pečlivě analyzuje prevalenci a výkonnost levorukých/levonohých sportovců napříč 5 různými sporty. Protože většina současných studií se zaměřuje pouze na několik výkonnostních metrik v daném sportu, moje práce rozšiřuje znalost na dané téma, neboť srovnává výkony leváků a praváků v mnoha kategoriích, aby pokryla značnou část zápasových akcí. Dále tato práce také rozšiřuje současné chápání (potenciální) levácké výhody v přímých střetnutích mezi týmy i jednotlivci, čehož dosahuje po- mocí implementace prediktivních Bradley-Terry modelů, které jsou založeny na zápasech z minulosti. Celkové výslekdy jsou poněkud překvapující: ve většině výkonnostních srovnání mezi leváky a praváky nebyl odhalen výrazný rozdíl mezi těmito dvěmi skupinami. Navíc nebyl nalezen ani významný vliv levorukosti/levonohosti na přímé souboje. Nicméně ve 4 z 5 zkoumaných sportů bylo objeveno...
|
|
|
Cluster-based asset allocation strategies during market stress periods
Zacharová, Beáta ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Čech, František (oponent)
Tahle práce empiricky zkoumá alternativy ke standartním metodám alokace aktiv založené na mechanizmech shlukování. Strategie výběru portfolií využívající metod shlukování jsou porovnány s tržním benchmarkem a tradičními metodami: minimální variace a rovnovážná alokace, se zaměřením na krizové období. Alokační strategie jsou testovány na denních cenách akcí konstituentů indexu S&P 100 od 2005 do 2021. Výkonnost hierarchické rizikové parity (HRP) a rovnoměrného hierarchického rozdělení rizika (HERC) je hodnocená skrze několika rizikových period, zahrnující finanční krizi 2007-2008 a globální pandemii koronaviru (COVID-19) v roku 2020. Empirické výsledky nepotvrzují lepší výkon se zohledněním rizika u alokačních metod shlukování v porovnání s tradičními metodami. Klasifikace G01, G10, G11 Klíčové slová volba portfolia, hierarchické shlukování, HRP, HERC, krízová období Název práce Konstrukce portfolia během krizových období skrze metody shlukování.
|
host ::
RSS.