Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Cognitive Limitations and Behavioral Biases in the Asset Pricing Context
Chavchanidze, Giorgi ; Matějka, Filip (vedoucí práce) ; Selezneva, Veronika (oponent)
Cognitive Limitations and Behavioral Biases In The Asset Pricing Context Abstrakt Giorgi Chavchanidze Zahrnuji prvky behaviorální a omezené racionality do modelu oceňování aktiv s reprezenta- tivním aktérem řešícím problém volby portfolia ve dvou obdobích Aktér modelu má zkreslená apriorní očekávání a neúplnou informaci o rozdělení budoucích stavů. Aktér utváří své pos- teriorní očekávání dle signálů, které volí ve frameworku racionální nepozornosti s diskrétní volbou vytvořeném Matějkou a Mckayem (2015). Přesnost očekávání závisí na apriorním očekávání a nákladech na získání informace λ. V případě logaritmické užitkové funkce je optimální portfolio konvexní kombinací N portfolií, která by investor volil v některém z N možných stavů, pokud by byly stavy plně pozorovatelné. Váhy konvexní kombinace před- stavují subjektivní posteriorní pravděpodobnosti stavů v čase nula. Posteriorní očekávání je dáno přehodnocením vah plynoucích z apriorního očekávání, kde váhy závisí na λ, diskontním faktoru β a relativní entropii rozdělení budoucích stavů daných rozdílnými stavy v čase nula. S použitím příkladu o dvou stavech ukazuji, jak náklady na informace a zkreslení mo- hou být společně zkoumány v popsaném frameworku a diskutuji implikované rozdíly oproti zcela racionálnímu chování. Hlavní výhodou navrženého modelu je...
Rational Inattention in DSGE Model
Vostřák, David ; Malovaná, Simona (vedoucí práce) ; Kopečná, Vědunka (oponent)
Velké množství dostupných informací na internetu neumožňuje nikomu je všechny zpracovat. V této práci používáme teorii racionální nepozornosti, abychom zjistili, jak se liší vnímané signály ohledně exogenních šoků pro různé úrovně informační kapacity. Tyto signály jsou poté aplikovány v modelu nové keynesiánské makroekonomie a příslušné odezvy jsou porovnány s případem neomezené pozornosti. Zjistili jsme, že pro některé autoregresivní procesy není rozdíl s případem neomezené pozornosti příliš velký, zatímco pro jiné procesy jsou rozdíly značné.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.