|
|
Prognóza vývoje trhu zlata
Šimek, Jan ; Zinecker, Marek (oponent) ; Luňáček, Jiří (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá ekonometrickým modelováním a prognózou tržní ceny zlata. Klíčovou funkci plní model vícerozměrné regrese a model ARIMA. První část diplomové práce obsahuje teoretická východiska. Analytická část se věnuje modelování tržní ceny zlata a následnému prognózování. Velmi důležitou roli hraje statistická a ekonometrická verifikace s využitím statistických metod. Poslední část shrnuje výsledky a předkládá návrhy na zlepšení.
|
|
|
Dolování z dat v jazyce Python
Šenovský, Jakub ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Cílem této práce bylo seznámení se s jednotlivými fázemi získávání znalostí z dat, s podporou programovacích jazyků Python a R v oblasti dolování dat a demonstrace jejich použití na dvou případových studiích. Následným krokem bylo porovnání těchto jazyků z hlediska dolování dat. Je zde popsaná fáze předzpracování dat a dolovací algoritmy pro klasifikaci, predikci a shlukování. Představeny zde byly významné knihovny pro jazyky Python a R. V první případové studii byla demonstrována práce s časovými řadami pomocí ARIMA modelu a neuronových sítí s ověřením přesnosti pomocí střední kvadratické chyby. V druhé případové studii byla popsaná klasifikace výsledků fotbalových zápasů pomocí k - nejbližších sousedů, Bayesova klasifikátoru, náhodného lesu a logické regrese. Přesnost klasifikace byla zobrazena pomocí skóre přesnosti a konfúzní matice. Práci uzavírá zhodnocení výsledků a návrhy pro budoucí vylepšení jednotlivých modelů.
|
|
|
Forecasting electricity prices in the Czech spot market
Černý, Kryštof ; Lebovič, Michal (vedoucí práce) ; Rečka, Lukáš (oponent)
Tato diplomová práce se zaobývá předpovídáním hodinových a denních cen elektřiny na deregulovaném českém denním trhu s elektřinou. Metody použité pro odhad a předpověď hodinových a denních cen jsou vybrány z rodiny modelů ARIMA-GARCH a neurálních sítí. Dekompozice pomocí stacionární diskrétní vlnkové transformace je použita pro denní ceny v kombinaci s ARIMA modely a neurálními sítěmi. Hodinová data jsou modelována pomocí modelů GARCH a neurálních sítí. Výsledky předpovědí odhalují, že v případě denních cen, jednodušší modely, jako ARIMA předčí ostatní metody. Vlnková dekompozice nezlepšila přesnost předpovědí. V případě hodinových cen architektura neurální sítě Multilayer Perceptron dává lepší předpovědi než předpověd uskutečněná metodou ARIMA. Klasifikace JEL C20, C22, C45, C53, C65 Klíčová slova předpovídání, časové řady, ARIMA, GARCH, neurální sítě, vlnková transformace E-mail autora krystof.cerny@gmail.com E-mail vedoucího práce lebovicm@gmail.com 1
|
|
| |
|
|
Analysis and modeling of network data traffic
Paukeje, Ján ; Novotný, Vít (oponent) ; Růčka, Lukáš (vedoucí práce)
Theses deals with network traffic modeling focused on elaboration by time series analysis. The nature of network traffic is discussed above all http traffic. First three chapters are theoretical, which describes time series and basic models, linear AR, MA, ARMA, ARIMA and nonlinear ARCH. Other chapters define terms like self-similarity and long range dependence. It is demonstrated a failure of conventional models which cannot capture these specific properties of network data traffic. On the basis of study in chapter 6. is closely described the combined ARIMA/GARCH model and its parameter estimation procedure. Applied part of this theses deals with procedure of estimation and fitting the estimation model to observed network traffic. After an estimation a few future values are predicted on the basis of estimated model. These predicted values are consequently compared with real data.
|
|
|
Analýza spotřeby domácností v EU
Kolman, Martin ; Bílková, Diana (vedoucí práce) ; Malá, Ivana (oponent)
Cílem práce je zmapování vývoje spotřeby domácností u zemí Evropské unie. Spotřeba bude zkoumána z pohledu klasifikace COICOP, což je klasifikace individuální spotřeby podle účelu. Po zmapování vývoje bude za známých časových řad proveden odhad budoucích hodnot. Tento odhad bude proveden dvěma způsoby. První z nich bude respektovat rozložení spotřeby domácností do jednotlivých oddílů klasifikace COICOP. Druhý způsob bude pracovat pouze s časovou řadou průměrné spotřeby za všechny oddíly dohromady. K porovnání jednotlivých zemí bude sloužit také shluková analýza, která bude rovněž provedena dvěma různými způsoby. První z nich se bude snažit zachytit aktuální situaci, druhý potom vývoj spotřeby domácností jednotlivých zemí. K analýzám budou mimo Microsoft Excel použity programy STATGRAPHICS X64 CENTURION a SPSS. Hlavní přínos práce by měl být právě v odhadnutí budoucího vývoje spotřeby domácností jednotlivých zemí. Tento odhad bude proveden i pro jednotlivé oddíly klasifikace COICOP. Analýza prokázala, že spotřeba většiny zemí roste. Mezi výjimky patří například země, jejichž ekonomická situace není dobrá, jako například Řecko.
|
|
|
Construction of Linear Stochastic Models of SARIMA Class Time Lines – Automatized Method
Trcka, Peter ; Arlt, Josef (vedoucí práce) ; Hindls, Richard (oponent)
Tato práce se zabývá tvorbou automatické procedury volby modelu tříd ARIMA a SARIMA podle Box-Jenkinsové metodologie. V této souvislosti se dále zaobírá testováním síly testů jednotkových kořenů a analýzou aplikování informačních kritérií při volbě modelu. Cílem této práce je vytvořit aplikaci v prostředí R, která dokáže automaticky zvolit model generujícího procesu časové řady. Procedura je ověřená na základě simulační studie. V Práci je zkoumaný účinek hodnot parametrů generujících procesorů modelu ARMA (1.1) na jeho volbu a sílu KPSS testu, rozšířeného Dickey-Fullerovo a Phillips-Peronovo testu jednotkových kořenů.
|
|
|
Využití hodnotové a růstové investiční strategie při investování na americkém trhu
Líbalová, Martina
Líbalová, M., Využití hodnotové a růstové strategie při investování na americ-kém trhu. Diplomová práce. Brno: Mendelova univerzita v Brně, 2015. Diplomová práce se zabývá porovnáváním hodnotové a růstové investiční stra-tegie. Jsou zde pozorovány vývoje ukazatelů P/E, P/S a P/BV, podle kterých jsou akcie řazeny do jednotlivých strategií. V práci jsou také uvedeny ukazatele, které doporučuje pozorovat Benjamin Graham, při rozhodování o investici. Je zde vytvořen predikční model, který předpovídá vývoj hodnot fondů uplatňujících tyto strategie. Je zde také zkoumáno, jaká je korelace mezi jednotlivými akciovými tituly a celým portfoliem a jak tato skutečnost ovlivňuje vývoj kurzu.
|
|
|
Analýza konjunkturálních průzkumů
Ballarinová, Marie ; Bílková, Diana (vedoucí práce) ; Hörmannová, Marie (oponent)
Cílem diplomové práce je popsat problematiku konjunkturálních průzkumů a znázornit jejich aktuální vývoj a jejich využití v současné době. Dílčím cílem práce je propojení ekonomických a statistických vazeb konjunkturálních průzkumů. Práce se nejdříve zabývá základním vymezením konjunkturálních průzkumů a jejich uživatelů. Dále hodnotí graficky a teoreticky aktuální vývoj jednotlivých indikátorů důvěry a jejich dílčích otázek. V rámci aktuálního vývoje ekonomiky je následně s pomocí HP filtru porovnán vývoj předstihových ukazatelů s vývojem hrubého domácího produktu (vypočteného výrobní metodou). V poslední části práce jsou modelovány jednorozměrné modely ARIMA časových řad odvětvových indikátoru důvěry. Výsledkem práce je analýza konjunkturálních průzkumů z hlediska základních ekonomických a statistických vazeb. Vypracovaná práce by měla sloužit jako materiál k pochopení konjunkturálních průzkumů a jejich významu v rámci vývoje ekonomiky.
|
|
| |
host ::
RSS.