|
|
FORMAL MODEL OF DECISION MAKING PROCESS FOR HIGH-FREQUENCY DATA PROCESSING
Zámečníková, Eva ; Rábová, Ivana (oponent) ; Šaloun, Petr (oponent) ; Kreslíková, Jitka (vedoucí práce)
This thesis deals with the issue of the processing of high-frequency time series. It primarily focuses on the design of algorithms and methods for support of predicting these data. The result of this work is a model supporting the decision-making process implemented into a complex platform. The model designs the method of formalization of business rules which describes the decision-making process. The designed model must meet the conditions of the robustness, scalability, real-time processing and econometrics requirements. The thesis summarizes the current knowledge and methodologies for the processing of high-frequency fnancial data which can be found on the stock exchange. The first part of the work describes the basic principles and approaches currently used in the processing of high-frequency data. The next part deals with the description of an appropriate complex event platform and is subsequently devoted to prediction and data processing itself, using the chosen platform. Emphasis is on selecting and editing a set of rules that controls the decision-making process. The newly designed method describes the set of rules by using matrix grammar. This grammar belongs to the grammars with regulated rewriting and thus it may control the data processing by the defning of the matrices.
|
|
|
Modeling Dynamics of Correlations between Stock Markets with High-frequency Data
Lypko, Vyacheslav ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Krištoufek, Ladislav (oponent)
Tato prace je zamerena na modelovani korelaci mezi vybranymi akciovymi trhy a komoditami s pouzitim vysokofrekvencnich dat. Nasledujici casove rady jsou pouzite pro ucely teto analyzy: FTSE, DAX, PX, S&P, Gold commodity futures a Oil commodity futures. V prvni casti teto prace denni realizovane korelace jsou vypocitane a jejich dynamika je diskutovana. Dal jsou vypocitane korelace pomoci neuronove site (feed forward neural network, nebo FFNN). Tyto korelace jsou porovane s prumernymi dennimi realizovanymi korelacemi. V posledni casti teto prace jsou vypocitane prognozy dennich realizovanych korelaci pomoci HAR modelu, AR(p) modelu a dynamicke neuronove site NARNET.
|
|
|
Variance structure of the Bitcoin currency
Pátek, Martin ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Skuhrovec, Jiří (oponent)
Cílem této práce je vysvětlit, jak funguje digitální měna Bitcoin a dále analýza volatility Bitcoinu a oddělení skokové části realizované variace od části spojité. K tomuto využíváme odhadů kvadratické a integrované variace, přičemž cenové skoky detekujeme pomocí testu založeného na rozdílu mezi realizovanou a dvojmocnou variací. Výsledky pro kurz BTC/USD jsou poté srovnány s výsledky pro směnný kurz EUR/USD, pro cenu zlata a také pro hodnotu akciového indexu S&P 500. Pro naši analýzu využíváme data s frekvencí 5 minut. Podle všeho nebyla doposud napsána práce zabývající se analýzou volatility Bitcoinu, jež by využívala výše zmíněné metody k oddělení skokové a spojité části cenového procesu. Zjistili jsme, že skoky jsou v případě Bitcoinu vyšší než v případě ostatních analyzovaných instrumentů. Výsledky dále naznačují, že doba mezi jednotlivými detekovanými skoky se pro Bitcoin ke konci sledovaného období prodloužila. Dále se ukázalo, že variace je v případě Bitcoinu za sledované období vyšší než u jiných instrumentů. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Analysis of Interdependencies among Central European Stock Markets
Mašková, Jana ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Princ, Michael (oponent)
Cílem této diplomové práce je prozkoumání závislostí mezi akciovými trhy České republiky, Maďarska, Polska a Německa v období 2008-2010. V analýze jsou aplikovány dvě hlavní metody. První metoda je založena na využití vysokofrekvenčních dat a spočívá ve výpočtu realizovaných korelací a jejich následném modelování pomocí heterogenního autoregresního (HAR) modelu. Kromě toho používáme též realizované bipower korelace, které by neměly být ovlivněny přítomností skoků v cenách. Druhou metodou je modelování korelací pomocí Dynamic Conditional Correlation GARCH (DCC-GARCH) modelu, který aplikujeme na denní data. Výsledky ukazují, že při použití vysokofrekvenčních dat jsou korelace vychýleny směrem k nule (tzv. Epps efekt). Rovněž nacházíme poměrně významné rozdíly mezi dynamikou korelací z DCC-GARCH modelů a realizovaných korelací. Na závěr zjišťujeme, že pro dosažení přesnějších předpovědí korelací je vhodné kombinovat výsledky získané z různých zkoumaných modelů (HAR modely pro realizované korelace, HAR modely pro realizované bipower korelace, DCC-GARCH modely).
|
|
|
Comovements of Central European Stock Markets: What Does the High Frequency Data Tell Us?
Roháčková, Hana ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Krištoufek, Ladislav (oponent)
V této práci zkoumáme vzájemné závislosti a pohyby mezi kapitálovými trhy středoevropského regionu. Dále sledujeme vztahy těchto trhů s německým kapitálovým trhem, který jsme vybrali jako zástupce vyspělého trhu ze stejné geografické oblasti. Pro naši analýzu disponujeme jedinečnými vysokofrekvenčními daty s pětiminutovou, třicetiminutovou a hodinovou frekvencí, které pokrývají období krize a pokrizové "klidné" období. Denní data jsou též zahrnuta v analýze. Použitím několika ekonometrických metod jsme neobjevili žádné dlouhodobě trvající vztahy mezi jednotlivými indexy kapitálových trhů. Jediný silný vztah byl nalezen mezi indexy DAX a WIG20 na datech z období krize i klidného období. Rychlost interakcí se měnila pro jednotlivá období. Nejsilnější vzájemné vztahy byly rozeznány na datech s pětiminutovou frekvencí, což napovídá, že trhy reagují na sebe navzájem velmi rychle. Odhalili jsme, že trhy nejsou ve většině případů mezi sebou informačně efektivní.
|
|
|
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.
|
|
|
FORMAL MODEL OF DECISION MAKING PROCESS FOR HIGH-FREQUENCY DATA PROCESSING
Zámečníková, Eva ; Rábová, Ivana (oponent) ; Šaloun, Petr (oponent) ; Kreslíková, Jitka (vedoucí práce)
This thesis deals with the issue of the processing of high-frequency time series. It primarily focuses on the design of algorithms and methods for support of predicting these data. The result of this work is a model supporting the decision-making process implemented into a complex platform. The model designs the method of formalization of business rules which describes the decision-making process. The designed model must meet the conditions of the robustness, scalability, real-time processing and econometrics requirements. The thesis summarizes the current knowledge and methodologies for the processing of high-frequency fnancial data which can be found on the stock exchange. The first part of the work describes the basic principles and approaches currently used in the processing of high-frequency data. The next part deals with the description of an appropriate complex event platform and is subsequently devoted to prediction and data processing itself, using the chosen platform. Emphasis is on selecting and editing a set of rules that controls the decision-making process. The newly designed method describes the set of rules by using matrix grammar. This grammar belongs to the grammars with regulated rewriting and thus it may control the data processing by the defning of the matrices.
|
|
|
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.
|
|
|
Modelování durací mezi finančními transakcemi
Voráčková, Andrea ; Zichová, Jitka (vedoucí práce) ; Pawlas, Zbyněk (oponent)
Tato práce se zabývá vlastnostmi ACD procesu a metodami jeho odhadu. Nejdøíve jsou zavedeny základní de nice a vztahy ARMA a GARCH procesù. V druhé èásti je pøedstaven proces ACD a je ukázána souvislost mezi ním a ARMA procesem. Poté jsou uvedeny metody oèi¹tìní dat, odhadu a veri kace modelu ACD. Dále jsou pøedstaveny speciální pøípady tohoto procesu: EACD, WACD, GACD a GEVACD spolu s motivaèními pøíklady. V numerické èásti práce se pomocí softwaru R zkoumá vliv poètu simulací a délky generované øady ACD modelu na pøesnost odhadnutých parametrù a pøedpovìdí. V poslední èásti aplikujeme metody oèi¹tìní dat, odhadu a veri kace modelu ACD na reálná data, provedeme pøedpovìdi o nìkolik krokù a porovnáme je s reálnými hodnotami. 1
|
|
|
Statistical properties of the liquidity and its influence on the volatility prediction
Brandejs, David ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Burda, Martin (oponent)
Diplomová práce se zaměřuje na vliv likvidity na predikci volatility a přes vzájemné vztahy v rámci tzv. magického trojúhelníku zároveň na její vliv na očekávaný výnos. Likvidita je měřena pomocí Amihud Illiquidity, Amivest Liquidity a Roll, které byly upraveny pro použití vysokofrekvenčních dat. Data použitá k modelování se skládají z 98 akcií obchodovaných na S&P 100. Časový rámec dat je od 1. ledna 2013 do 31. prosince 2014. Zjistili jsme, že likvidita opravdu vstupuje do vztahu výnos - volatilita a ovlivňuje tyto proměnné, tj. magický trojúhelník funguje. Avšak navzdory naší hypotéze, model ukazuje, že nižší likvidita značí nižší riziko. Tento závěr prokázaly všechny testované modely (3SLS, 2SLS and OLS). Dále jsme použili tzv. realizovanou varianci a bi-power varianci, abychom oddělili náhlý cenový skok. Naše druhá hypotéza, tj. že nižší likvidita značí vyšší frekvenci těchto cenových skoků, byla potvrzena pouze pro jednu ze dvou proměnných měřících likviditu (Roll). Klíčová slova: likvidita, riziko, volatilita, očekáváný výnos, magický trojúhelník, cenový skok, realizovaná variance, bi- power variance, 3SLS, logit, vysokofrekvenční data, S&P 100 E-mail autora: david.brandejs@seznam.cz E-mail vedoucího: kristoufek@ies-prague.org
|
host ::
RSS.