|
| |
|
| |
|
|
Energy Intensity - Clustering, Development and International Comparison
Hašková, Radka
Tahle bakalářská práce je zaměřena na teoretický a praktický výzkum problematiky konvergence energetické náročnosti na globální i shlukové úrovni určené podle stupně ekonomického rozvoje krajin použité vzorky dat. Výzkum je vykonán za období 23 let od 1992 do 2014 na vzorce 187 krajin. Cílem práce je dokázat nebo vyvrátit existenci konvergence energetické náročnosti, přesněji β-konvergence a σ-konvergence.
|
|
|
Are realized moments useful for stock market returns analysis?
Saktor, Ira ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Kočenda, Evžen (oponent)
Tématem této práce je analýza využití realizovaných momentů k oceňování aktiv. K analýze je použit dataset obsahující data o devětadvaceti z nejvíce likvidních veřejně obchodovaných akciových spolecností. Tento dataset pokrýva období deseti let a je dále rozdělen na trénovací a testovací dataset, kde první obsahuje data za 7 let a druhý data za zbývající 3 roky. Pro každou z 29 společností je odhadnut vlastní model. K posouzení kvality jednotlivých modelů jsou využity metriky, jako jsou RMSE, MAD, přesnost v předpovídání kladných a záporných výnosů a výnosy dosažitelné díky obchodování na základě předpovědí modelu. Ačkoliv zahrnutí realizovaných momentů nevede k výraznému snížení RMSE, výsledky ukazují, že realizovaná skloněnost a špičatost přispívají k vysvětlení výnosů akcií jednotlivých společností. Tento přínos je zachycen skrze zvýšenou schopnost modelu správně předpovídat, jestli budoucí výnos bude kladný, nebo záporný. Dále využití realizovaných momentů může investorům umožnit dosažení výrazně vyšších výnosů z obchodování v porovnání s pasivním držením diveryifikovaného portfolia akcií. Zahrnutí součinu rozptylu a výnosů, skloněnosti a výnosů, a špičatosti a rozptylu, přinásí další zlepšení v přesnosti modelu a dosažitelných výnosů z obchodování s akciemi. Klasifikace C18, C58, G15 Klíčová...
|
|
|
Struktura a vlastnosti modelu GARCH(1,1)
Maštalíř, Jakub ; Pígl, Jan (vedoucí práce)
Cílem této práce je seznámit čtenáře s ekonometrickým přístupem k modelování volatility finančních časových řad a prozkoumat konstrukci, vlastnosti a omezení populárního modelu GARCH(1,1) při jeho aplikaci na reálná data z trhu a to v širším kontextu než je obvykle prezentován v referenční literatuře. V první části si zopakujeme vybrané důležité statistické pojmy z oblasti ekonometrie časových řad, které v navazujících částech budeme potřebovat a které dále budeme již běžně používat. Pohovoříme rovněž poněkud obecněji o volatilitě, jejím modelování a vůbec měření, neboť její skutečné hodnoty vlastně neznáme a pozorujeme na trzích pouze její projevy. Zmíníme důležité statistické nástroje sloužící ovšem jako nenahraditelný komplement samotného modelu GARCH při jeho používání. Ten si představíme ve druhé části, kde prozkoumáme jeho typické vlastnosti, výhody, omezení a samozřejmě statistickou inferenci. Protože se jedná o velmi flexibilní model s obecnější stavbou, probereme rovněž i komplikace vznikající při aplikacích vůbec a způsoby jejich řešení. Ve třetí části potom provedeme aplikaci na reálná data, názorně ukážeme projevy prostudovaných vlastností a na závěr také ověříme, do jaké míry je tento model skutečně schopen volatilitu odhadovat.
|
|
|
Klasické a nově navržené popisné charakteristiky: porovnání výběrových vlastností na základě Monte Carlo simulace
Vohlídal, Jiří ; Čermák, Václav (vedoucí práce) ; Nováček, Jan (oponent) ; Nováček, Jan (oponent) ; Zelený, Martin (oponent)
Na základě Monte Carlo simulace bylo provedeno porovnání estimátorů klasických a některých nově navržených měr variability, relativní variability, šikmosti a kurtozy. Z celkem 40 různých populací bylo pořízeno vždy 16 000 výběrů o rozsahu n = {7; 15; 23; 31; 47; 63; 100; 200; 350; 500; 1000}. Z každého výběru byly vypočteny hodnoty estimátorů měr založených na momentech, kvantilech, L momentech a jejich modifikacích a robustních měr založených na mediánu funkce lineární kombinace pořádkových statistik. Na základě experimentu bylo provedeno porovnání výběrových vlastností jednotlivých estimátorů z hlediska variability, vychýlení a rychlosti konvergence jejich výběrových rozdělení k normalitě. U estimátorů vybraných charakteristik byla dále na základě experimentálně odhadnuté průměrné síly testu posouzena vhodnost jejich použití jako testového kritéria při testu o rozdělení, z něhož výběr pochází. Zároveň byla porovnána síla závislosti estimátorů nově navržených charakteristik s estimátory momentovými s cílem posoudit, zda je možné danou charakteristiku skutečně považovat za vhodnou alternativu charakteristiky momentové. Výsledky ukazují, že estimátory momentových měr jsou vyhovující pro popis souboru pouze při výběrech z populací nepříliš odlišných od normálního rozdělení. S rostoucí odlišností od normality rychle roste relativní variabilita i vychýlení jejich estimátorů a projevují se různé anomálie v jejich chování. Vhodnou alternativou k mírám založeným na klasických momentech i kvantilech by se mohly stát míry založené na L momentech, jejichž estimátory vykazují ve většině případů nejlepší výběrové vlastnosti a zároveň vykazují vysokou míru závislosti s hodnotami estimátorů momentových charakteristik. Modifikace L-momentů, tzv. LQ- a TL-momenty, nepřinášejí oproti mírám založeným na L-momentech žádné zlepšení, v některých ohledech vykazují výrazně horší vlastnosti.
|
host ::
RSS.