|
|
European Real Estate Investment Trusts: Analyzing Correlation with a DCC-GARCH Model
Jílek, Jiří ; Jandík, Tomáš (vedoucí práce) ; Vácha, Lukáš (oponent)
Bibliografický záznam JÍLEK, Jiří. European Real Estate Investment Trusts: Analyzing Correlation with a DCC- GARCH Model. Praha, 2012. 50 s. Diplomová práce (Mgr.) Univerzita Karlova, Fakulta sociálních věd, Institut ekonomických studií. Vedoucí diplomové práce: Tomáš Jandík MA MSc MRICS. Abstrakt Hlavním cílem této práce je korelační analýza výnosů mezi evropskými realitními investičními trusty (REITs) a dalšími investičními aktivy jakými jsou evropské akcie, státní dluhopisy a komodity. Tato práce je rozdělena na dvě části: v té první popisujeme kontext, v jakém byl umožněn vznik prvních trustů, a zároveň se věnujeme současné podobě těchto struktur v Evropě. Ve druhé části aplikujeme Dynamic Conditional Correlation GARCH (DCC-GARCH) model, který nám umožní zkoumat vývoj korelace v čase u výše uvedených aktiv. Obecně se má za to, že realitní aktiva vylepšují výkonost akciových portfolií díky svým diverzifikačním vlastnostem. Nicméně naše výsledky poukazují na to, že korelace mezi REITs a akciemi je relativně vysoká a navíc roste v čase. Tato zjištění můžou mít poměrně zajímavé důsledky pro investory a portfolio manažery, kteří chtějí ochránit svá portfolia před značnými poklesy, zejména v období propadů na finančních trzích. Naše výsledky dále indikují relativně nízkou a v čase klesající korelaci mezí...
|
|
|
Co-jumping of yield curve
Fišer, Pavel ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Vácha, Lukáš (oponent)
Hlavní náplní práce je studium vlivu skoků a simultánních skoků na výnosovou křivku futuritních kontraktů amerických dluhopisů. Díky použití vysokofrek- venčních dat jsem schopen kvantifikovat efekt simultánních skoků na korelaci mezi páry futuritních dluhopisů s různou splatností, což v odborné literatuře není běžné. K analýze používám nový estimátor založený na waveletové transformaci, pomocí kterého jsem schopný rozlišit mezi kontinuální a skoky způsobenou diskontinuální částí cenového vývoje dluhopisů a přesně lokalizo- vat signifikantní simultánní skoky. Dále se zabývám chováním simultánních skoků v reakci na zprávy o makroekonomickém vývoji ekonomiky. Empiricky získané výsledky dokazují silný vliv simultánních skoků na korelační struk- turu všech studovaných párů futuritních dluhopisů s rozdílnou splatností a signifikantní dopad zpráv Federální komise pro otevřený trh (Federal Open Market Committee) na pravděpodobnost výskytu simultánního skoku.
|
|
|
Investment horizon in the CAPM: A comparison of a wavelet-based decomposition and the fractal regression
Spousta, Radek ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Vácha, Lukáš (oponent)
Tato práce se zabývá dvěma nadějnými metodami pro definování víceškálového CAPM - vlkovou dekompozicí a fraktálovou regresí. Jejich odhady, získané na základě měsíčních nadměrných výnosů deseti portfolií vytvořenými podle bety na americkém trhu, jsou porovnány v období od listopadu 2000 do října 2020, a následně i v období od listopadu 1965 do října 2020. V prvním období není víceškálová beta pro většinu portfolií významně odlišná od původní jednoškálové bety. Naopak ve druhém období odhalí obě metody významné odlišnosti v chování bety na různých škálách. Konkrétně portfolia s vysokou betou mají ještě vyšší víceškálovou betu na delších investičních horizontech, především na vlkové škále 3 a škálách 12-24 fraktálové regrese. Celkově obě metody poskytují konzistentní výsledky a jeví se jako vhodné pro rozšíření CAPM o investiční horizont. Klasifikace JEL Klíčová slova G12, C20 CAPM, oceňování aktiv, víceškálová analýza, vlnky, fraktálová regrese Název práce Investiční horizont v CAPM: Porovnání vlnkové dekompozice a fraktálové regrese
|
|
|
On multifractality and predictability of financial time series
Heller, Michael ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Vácha, Lukáš (oponent)
Cílem této práce je ověřit empirický vztah mezi multifraktalitou finančních časových řad a jejich výnosy. K multifraktalitě přistupujeme jako k míře kom- plexity dané finanční časové řady. Multifraktální časové řady vykazují sebe- opakující se vzorce. Multifraktalita by mohla být dobrým prediktorem ak- ciových výnosů nebo faktorem, který by mohl být využit k oceňování aktiv. V naší práci popisujeme komplexitu dané finanční časové řady pomocí modelů a poté zkoumáme, zda najdeme kladnou nebo zápornou rizikovou prémii za in- vestování do "více multifraktálních aktiv". Získali jsme denní ceny 31 akciových indexů a denní výnosy 10-letých amerických státních dluhopisů. Všechna data pochází z období let 2012 až 2021. Pomocí metody MF-DFA jsme odhadli multifraktální spektra na všech 31 akciových indexech. Všechny akciové in- dexy jsme seřadili od nejméně po nejvíce multifraktální. Zkonstruovali jsme "multifraktální portfolio" držením dlouhé pozice v 7 nejvíce multifraktálních akciových indexech a držením krátké pozice v 7 nejméně multifraktálních in- dexech. Poté jsme použili regresi Fama-MacBeth s nezávislými proměnnými, očekávaným tržním výnosem a rizikovou prémií. Ve všech zkoumaných fi- nančních časových řadách jsme našli multifraktalitu. Rovněž jsme nalezli velmi nízkou zápornou rizikovou prémii za...
|
|
|
Acquisition of Costly Information in Data-Driven Decision Making
Janásek, Lukáš ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Vácha, Lukáš (oponent)
Tato práce formuluje a řeší problém ekonomického rozhodování o nákladné akvizici informace při rozhodování na základě dat. Práce předpokládá agenta predikujícího náhodnou proměnnou za použití několika vysvětlujících proměn- ných, jejichž akvizice je nákladná. Před samotným rozhodováním se agent učí vztah mezi proměnnými z minulých realizací proměnných. Během samot- ného rozhodování agent vybírá vysvětlující proměnné a na jejich základě tvoří predikci. Užitek agenta je tvořen přesností predikce a náklady vynaloženými na akvizici vysvětlujících proměnných. Pro účely řešení práce rozděluje rozhodování agenta na akvizici proměnných a predikci na základě nabytých proměnných. Pro predikci práce představuje novou metodu tréninku jednoho prediktivního modelu, který dokáže přijmout libovolnou kombinaci nabytých proměnných. Pro akvizici proměnných práce představuje dvě nové metody stojící na stro- jovém učení s učitelem: trénink modelů strojového učení, které odhadují očeká- vaný užitek z jednotlivých proměnných odzadu, a krátkozrakou akvizici proměnné na základě okamžitého nárůstu očekávaného užitku. Práce dále formuluje prob- lém jak Markovův rozhodovací proces, což umožňuje approximovat optimální akvizici pomocí hlubokého zpětnovazebního učení. Práce navrhuje novou for- mulaci odměn při tréninku jako...
|
|
|
Can Machines Explain Stock Returns?
Chalupová, Karolína ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Vácha, Lukáš (oponent)
Mohou stroje vysvětlit akciové výnosy? Abstrakt diplomové práce Karolína Chalupová January 5, 2021 Nedávný výzkum ukazuje, že neuronové sítě dokážou předpovídat akciové výnosy lépe, než kterýkoli jiný model. Metematicky komplikovaná povaha sítí je zároveň jejich výhodou, umožňující odhalovat komplexní vzorce, a jejich prokletím, znesnadňujícím jejich interpretaci, což zamlžuje výhody a nevýhody sítí a komplikuje jejich užití. Tato práce je jedním z prvních pokusů toto prokletí překonat. Za použití nově vyvinutých metod interpretovatelného stro- jového učení objasňuje, jak sítě vytvářejí své vynikající předpovědi výnosů. Poskytuje tak nové odpovědi na starou otázku, které proměnné určují rozdíly v akciových výnosech, a vysvětluje, co stojí za bezkonkurenční schopností neu- ronových sítí identifikovat mezi akciemi na trhu budoucí vítěze a poražené. Tato práce je pravděpodobně první, která zjišťuje, zda neuronové sítě pod- porují ekonomické mechanismy, které během posledních 50 let přinesl výzkum v oblasti oceňování aktiv. Z hlediska aplikace pro finanční praxi práce nabízí transparentnost, kterou přináší dekompozice každé předpovědi na vlivy jed- notlivých vstupních proměnných; zároveň si práce zachovává Sharpe ratio na úrovni současné vědy. Navíc je představena nová metrika, která je zvláště vhodná pro...
|
|
|
Stock Market Prediction: A Multiclass Classification on Emotions and Sentiment Analysis for Tweets and News Headlines
Lazeski, Dejan ; Kočenda, Evžen (vedoucí práce) ; Vácha, Lukáš (oponent)
i Abstrakt Tato práce zkoumá využití sentimentu na základě titulků zpráv a tweetů. Hlavním zdrojem dat jsou tweety a novinové titulky z dobře známých finančních novin, speciálně cílené na top 5 "Big Tech" firem. Abychom prozkoumali užitečnost sentimentu a emocí dle Ekmana v odhadu budoucích cen akcií, vytvořili jsme vícetřídní klasifikátory emocí a sentimentu za použití přístupu strojového učení. Zkoumané zdroje dat byly manuálně ohodnoceny pro poz- itivní, negativní a neutrální sentiment a také k nim byly přiřazeny primární emoce podle Ekmana, jako jsou hněv, radost, překvapení a smutek. Nepotvrdila se nám žádná významná korelace mezi denním pohybem akcií a rozložením sentimentu. Bylo však zjištěno, že tweety jsou méně neutrální než novinové titulky. Nakonec jsme zavedli jednoduchou investiční strategii extrakcí skóre polarity za použití VADER a dalších metrik jako počet sledujících a sdílení. Dva klasifikátory, SVM a ANN, se vyznačovaly silnou predikcí u akcií Googlu a Amazonu, ale slabou predikcí u ostatních firem. Výsledky práce naznačují, že polarita sentimentu může lépe předpovídat budoucí výkyvy cen akcií než vícetřídní klasifikace emocí. Klasifikace JEL C53, G41, G17, C61 Klíčová slova Titulky zpráv, Tweety, Analýza Sentimentu, Emoce Název práce Prognóza Vývoje Akciových Trhů: Vícetřídní Klasifikace...
|
|
|
Does economic uncertainty spill across countries?
Skákala, Norbert ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Vácha, Lukáš (oponent)
1 Abstrakt V této práci zkoumáme přelévání nejistoty hospodářské politiky mezi dubnem 1998 a zářím 2019 na panelu deseti zemí reprezentovanými indexy nejistoty hospodářské politiky. K měření přelévání používáme varianční rozklad predikcí chyb modelu VAR. Zjistili jsme, že přibližně polovinu variance predikcí lze vysvětlit přeléváním šoků do nejistoty napříč zeměmi. Dále rozdělujeme míru přelévání na krátkodobé, střednědobé a dlouhodobé cykly pomocí frekvenční domény. Naše výsledky naznačují, že většina přelévání je způsobena šoky do nízkých frekvencí, tedy s dlouhou perzistencí. S využitím kvantilové regrese k odhadu modelu VAR systémem rovnice-po-rovnici jsme zjistili, že idiosynkratické šoky do nejistoty se na mediánu nešíří silně, ale že v pravém ocasu distribuce dochází k silným přeléváním. Navíc, v naší práci provádíme klouzavý odhad přelévání. Výsledky naznačují výraznou variabilitu v čase, zejména během významných geopolitických událostí, jako je válka v Iráku (2003), globální finanční krize (2007-09), evropská dluhová krize (2010-12) nebo Brexit (2016).
|
|
|
Evaluation of Contemporary art as an alternative investment
Havlovicová, Alice ; Vácha, Lukáš (vedoucí práce) ; Hronec, Martin (oponent)
Bibliographic note HAVLOVICOVÁ, Alice. Evaluation of Contemporary art as an alternative in- vestment Prague 2020. 66 pp. Bachelor thesis (Bc.) Charles University, Faculty of Social Sciences, Institute of Economic Studies. Thesis supervisor Mgr. Lukáš Vácha, Ph.D. Abstract This thesis investigates the investment performance of contemporary art. In order to analyze the risks and returns of the unique art market environment, the reader is presented with the market specifics, trends, and inefficient. The financial performance of contemporary art is estimated by means of extended models of hedonic regression and repeat-sales regression. Both methods allowš for the treatment of volatility of the art market caused by the infrequency of trading, resulting in two monthly contemporary art market indices. The in- dices are estimated based on auction results of contemporary art spanning from 2003 to 2015, including all artworks sold at least once, which presents a general overview of the contemporary art market. In line with the academic literature on the topic of art investment, the results suggest lower returns of contemporary art than traditional financial assets. Volatility and Sharpe ratios differ in the two indices. Based on the resulting price indices, we conclude that contempo- rary art presents moderate returns...
|
|
|
Volatility and Skewness Spillover Effects: Multiresolution Analysis
Frýd, Lukáš ; Vácha, Lukáš (vedoucí práce) ; Baruník, Jozef (oponent)
Tato práce zkoumá míra přelvání volatility a šikmosti mezi sedmi svě- tovými akciovými indexy a WTI ropou za předpokladu existence heterogen- ních investorů. Vzorek dat pokrývá období od ledna 1990 do června 2016. Otázky řešené v práci jsou dvojí. Za prvé, pro obě veličiny - volatilitu i šikmost - se testuje, zdali se míra přelévání liší v závislosti na délce in- vestičních horizontů. Za druhé je testováno, zdali má zahrnutí šikmosti do modelu vliv na odhad míry přelévání volatility. Pro analýzu investičních hori- zontů je použita waveletová transformace. Odhad podmíněných momentů byl proveden za pomocí modelu GAS, schopného dynamizovat statické parame- try zešikmeného Studentova t rozdělení. Empirické výsledky naznačují, že trhy nespojuje pouze přelévání volatil- ity, ale je přítomné i přelevání šikmosti. Důležitým zjištěním je, že zahrnutí šikmosti do modelu nemá vliv na velikost trasmise volatility. Dále bylo zjištěno, že velikost přelevání obou momentů závisí na investičním horizontu, kdy delší investiční horizont je spojen se silnějším efektem. Výsledky zároveň potvrzují, že finační krize v roce 2008 měla zásadní vliv na strukturu fi- nančních trhů. Od roku 2008 je prokazatelně silnější efekt přelévání jak v případě volatility, tak šikmosti, a tento vztah platí i pro dílčí investiční hor- izonty. 1
|
host ::
RSS.