|
|
Volatility Spillovers in New Member States: A Bayesian Model
Janhuba, Radek ; Horváth, Roman (vedoucí práce) ; Červinka, Michal (oponent)
Přelévání volatility akciového trhu se zejména v časech krize stalo důležitým fenoménem. Mechanismy přenosu šoků z jednoho trhu do druhého jsou důležité pro diverzifikaci portfolia v mezinárodním měřítku. Naše diplomová práce zk- oumá impulsní odezvy a dekompozici rozptylu čtyř hlavních akciových indexů rozvíjejících se trhů ve střední Evropě (Česká republika, Polsko, Slovensko a Mad'arsko) v období od ledna 2007 do srpna 2009. V práci jsou použity dva modely: vektorová autoregrese (VAR) s konstantním rozptylem reziduí a vektorová autoregrese s časově rozdílnými parametry (TVP-VAR) se stocha- stickou volatilitou. Na rozdíl od jiných porovnatelných studií jsou v obou mod- elech použity Bayesovké metody. Naše výsledky potvrzují přítomnost přelévání volatility ve všech trzích. Zajímavým zjištěním je nalezení opačného přenosu šoků z České republiky do Polska a Mad'arska, což naznačuje, že investoři vidí středoevropské burzy jako oddělené trhy. Bibliografická evidence Janhuba, R. (2012): Přelévání volatility v nově členských státech Evropské unie: Bayesovský model. Diplomová práce, Univerzita Karlova v Praze, Fakulta sociálních věd, Institut ekonomických studií. Vedoucí práce: doc. Roman...
|
|
|
Transmission of uncertainty shocks: learning from heterogeneous responses on a panel of EU countries
Claeys, Peter ; Vašíček, Bořek
Počínaje příspěvkem Blooma (2009) mnoho empirických prací posledních let potvrdilo význam nejistoty, resp. jejích změn v čase, na ekonomickou aktivitu. Tyto práce se obvykle zaměřují na jednotlivé země a poznatků pro širší skupiny zemí je dosud velmi málo. Cílem tohoto článku je analýza dopadů šoků nejistoty na ekonomický vývoj členských zemí EU při využití (panelových) modelů BVAR. Analýza využívá nových indikátorů nejistoty a explicitně rozlišuje mezi šoky domácími, celoevropskými a globálními. Indikátory domácí nejistoty vycházejí z dat z Business and Consumer Surveys administrovaných Evropskou komisí. Indikátor společné evropské nejistoty je pak odvozen z národních indikátorů pomocí faktorového modelu. Indikátor globální nejistoty, který je inspirován prací Jurado et al. (2015), je extrahován jako společný faktor z širokého vzorku indikátorů v prognózách, přičemž tento společný faktor není ovlivněn fází hospodářského cyklu. Výsledky analýzy naznačují, že reálný hospodářský výstup zemí EU v důsledku nárůstu nejistoty klesá, což se děje především prostřednictvím poklesu investic. Na rozdíl od výsledků pro USA naše výsledky pro EU nenaznačují, že by po původním poklesu ekonomické aktivity docházelo jejímu k přestřelení. Dopad šokových změn nejistoty do reálné ekonomiky se výrazně liší napříč členskými zeměmi, přičemž vysvětlení této heterogenity nelze hledat v různé intenzitě domácích šoků, ale spíše v strukturálních rozdílech mezi zeměmi. Členské země EU, které disponují flexibilnějšími pracovními a produktovými trhy, jsou schopny šokovým změnám nejistoty odolávat lépe. Podobně vyšší podíl zpracovatelského průmyslu a vyšší diverzifikace ekonomiky pomáhají dopad šokových změn nejistoty tlumit. Význam otevřenosti ekonomiky je méně jednoznačný.
Plný text:  PDF
|
|
|
Volatility Spillovers in New Member States: A Bayesian Model
Janhuba, Radek ; Horváth, Roman (vedoucí práce) ; Červinka, Michal (oponent)
Přelévání volatility akciového trhu se zejména v časech krize stalo důležitým fenoménem. Mechanismy přenosu šoků z jednoho trhu do druhého jsou důležité pro diverzifikaci portfolia v mezinárodním měřítku. Naše diplomová práce zkoumá impulsní odezvy a dekompozici rozptylu čtyř hlavních akciových indexů rozvíjejících se trhů ve střední Evropě (Česká republika, Polsko, Slovensko a Maďarsko) v období od ledna 2007 do srpna 2009. V práci jsou použity dva modely: vektorová autoregrese (VAR) s konstantním rozptylem reziduí a vektorová autoregrese s časově rozdílnými parametry (TVP-VAR) se stochastickou volatilitou. Na rozdíl od jiných porovnatelných studií jsou v obou modelech použity Bayesovké metody. Naše výsledky potvrzují přítomnost přelévání volatility ve všech trzích. Zajímavým zjištěním je nalezení opačného přenosu šoků z České republiky do Polska a Maďarska, což naznačuje, že investoři vidí středoevropské burzy jako oddělené trhy. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Volatility Spillovers in New Member States: A Bayesian Model
Janhuba, Radek ; Horváth, Roman (vedoucí práce) ; Červinka, Michal (oponent)
Přelévání volatility akciového trhu se zejména v časech krize stalo důležitým fenoménem. Mechanismy přenosu šoků z jednoho trhu do druhého jsou důležité pro diverzifikaci portfolia v mezinárodním měřítku. Naše diplomová práce zk- oumá impulsní odezvy a dekompozici rozptylu čtyř hlavních akciových indexů rozvíjejících se trhů ve střední Evropě (Česká republika, Polsko, Slovensko a Mad'arsko) v období od ledna 2007 do srpna 2009. V práci jsou použity dva modely: vektorová autoregrese (VAR) s konstantním rozptylem reziduí a vektorová autoregrese s časově rozdílnými parametry (TVP-VAR) se stocha- stickou volatilitou. Na rozdíl od jiných porovnatelných studií jsou v obou mod- elech použity Bayesovké metody. Naše výsledky potvrzují přítomnost přelévání volatility ve všech trzích. Zajímavým zjištěním je nalezení opačného přenosu šoků z České republiky do Polska a Mad'arska, což naznačuje, že investoři vidí středoevropské burzy jako oddělené trhy. Bibliografická evidence Janhuba, R. (2012): Přelévání volatility v nově členských státech Evropské unie: Bayesovský model. Diplomová práce, Univerzita Karlova v Praze, Fakulta sociálních věd, Institut ekonomických studií. Vedoucí práce: doc. Roman...
|
|
|
Rare Shocks vs. Non-linearities: What Drives Extreme Events in the Economy? Some Empirical Evidence
Franta, Michal
K vysvětlení role extrémních šoků a nelinearit během napjatých období pozorovaných v ekonomice je použita vektorová autoregrese malého měřítka. Model se soustředí na vztah mezi úvěrovým/finančním trhem a reálnou ekonomikou a je odhadnut na čtvrtletních datech pro Spojené státy za období 1984–2013. Extrémní šoky jsou zohledněny předpokladem šoků v redukované formě následujících t-rozdělení. Nelinearita je modelována možností změny režimu v mechanismu přenosu šoků. Je ukázáno, že distribuce chyb vykazují silné konce (fat tails). Výsledky dále naznačují, že specifikace zohledňující extrémní šoky vysvětlují pozorovaná data lépe než specifikace s nelineárními vztahy. Nakonec je také ukázáno, že přesnost predikcí hustot se zvětší, jestliže bereme v úvahu nelinearity a distribuce šoků se silnými konci.
Plný text: PDF
|
host ::
RSS.