|
| |
|
| |
|
|
Energy Intensity - Clustering, Development and International Comparison
Hašková, Radka
This thesis focuses on theoretical and practical research into the problematics of energy intensity convergence both globally and in subpanels according to the economical development of the countries within the used sample data. Research is performed over 23 periods from 1992-2014 on a sample of 187 countries. The goal is to either prove or disprove the existence of energy intensity convergence, more precisely β-convergence and σ-convergence.
|
|
|
Are realized moments useful for stock market returns analysis?
Saktor, Ira ; Baruník, Jozef (advisor) ; Kočenda, Evžen (referee)
This thesis analyzes the use of realized moments in asset pricing. The analysis is done using dataset containing log-returns for 29 of the most traded stocks and covering 10 years of data. The dataset is split into training set covering 7 years and test set covering 3 years of data. For each of the stocks a separate time series model is estimated. In evaluation of the quality of the models, metrics such as RMSE, MAD, accuracy in forecasting the sign of future returns, and returns achievable by executing trades based on the recommendations from the model are used. Even though the inclusion of realized moments does not provide significant improvements in terms of RMSE, it is found that realized skewness and kurtosis significantly contribute to explaining the returns of individual stocks as they lead to consistent improvements in identifying future positive, as well as negative, returns. Moreover, the recommendations from the models using realized moments can help us achieve significantly higher returns from trading stocks. Inclusion of the interaction terms for variance and returns, skewness and returns, and kurtosis and variance, provides additional improvement of forecasting accuracy, as well as improvements in returns achievable by executing transactions based on recommendations from the model....
|
|
|
Structure and properties of GARCH(1,1) model
Maštalíř, Jakub ; Pígl, Jan (advisor)
The aim of this thesis is to introduce the reader an econometric approach to financial time series volatility modeling and scrutinize construction, properties and constraints of the popular GARCH(1,1) model when applying it on real market data and in wider sense than it's usually presented in reference literature. In the section 1 we'll repeat some important statistical terms of time series econometrics, which will be needed in next sections. We'll talk a little bit more generally about volatility of an asset, its modeling and measuring at all, because the true values are actually unknown and we observe just its demonstration on the markets. We'll mention some important statistical tools operating as an irreplaceable component of the GARCH(1,1) model, which will be introduce in the section 2. We'll scrutinize its specific properties, advantages, constraints and indeed the statistical inference. Because it's considered as a flexible model with rather general structure we'll also discuss some complications which can occur during its applications and convenient ways to solve them. Implementation of the model will be presented in the section 3. We'll use real market data and show clear demonstration of the scrutinized properties. At the end we'll verify how the model is significant when explaining the volatility of an asset.
|
|
|
Klasické a nově navržené popisné charakteristiky: porovnání výběrových vlastností na základě Monte Carlo simulace
Vohlídal, Jiří ; Čermák, Václav (advisor) ; Nováček, Jan (referee) ; Nováček, Jan (referee) ; Zelený, Martin (referee)
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.
|
guest ::
