Show simple item record

Skúmanie determinantov výnosov akcií pomocou metód priemerovania modelov
dc.contributor.advisorHavránková, Zuzana
dc.creatorTóthová, Miriama
dc.date.accessioned2018-10-10T16:52:34Z
dc.date.available2018-10-10T16:52:34Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/102453
dc.description.abstractThe predictability of stock returns has been a widely discussed topic in the fi- nancial literature. In the presented thesis, we examine the effect of 20 possible predictors on S&P 500 excess returns in the time period from June 1998 till December 2016. However, traditional models examining stock returns usually ignore the issue of model uncertainty. In order to explicitly incorporate uncer- tainty about the model into the analysis, we employ two model averaging tech- niques, in particular Bayesian model averaging (BMA) and frequentist model averaging (FMA). As a robustness check we use three different combinations of priors within BMA framework. We assess the quality of their predictions and compare the results with the traditional methods based on model selection cri- teria. We find out that among the most important variables explaining excess returns on S&P 500 stock index are three-month Treasury bill rate, dividend yield, term premium, payout ratio, excess returns lagged twice, and default risk premium. These are robust across all models we have estimated. Although fre- quentist model averaging provides in-sample predictions superior to BMA as the literature suggests and it also performs better than models selected accord- ing to popular statistical criteria, it fails to outperform the Bayesian...en_US
dc.description.abstractPredpovedateľnosť výnosov akcií je veľmi často diskutovaná téma v súčas- nej finančnej literatúre. V prezentovanej práci skúmame efekt dvadsiatich možných determinantov na nadmerné výnosy S&P 500 indexu v období od júna 1998 do decembra 2016. Tradičné modely skúmajúce výnosy akcií však často ignorujú problém modelovej neistoty. Preto, aby sme do analýzy zahrnuli neistotu ohľadom správneho modelu, používame dve metódy priemerovania modelov, konkrétne Bayesovské priemerovanie modelov (BMA) a frekventi- stické priemerovanie modelov (FMA). Ako kontrolu robustnosti používame vrámci BMA tri rôzne kombinácie priorov. Hodnotíme kvalitu ich predpovedí a porovnávame výsledky s tradičnými metódami, ktoré vyberajú najlepší model na základe štatistických kritérií. Zistili sme, že medzi najdôležitejšie pre- menné, ktoré vysvetľujú nadmerné výnosy na akciovom indexe S&P 500, sú tro- jmesačná úroková sadzba pokladničných poukážok, výnosy z dividend, časová prémia, výplatný pomer, nadmerné výnosy oneskorené o dve obdobia a riziková prémia. Tieto determinanty sú robustné naprieč všetkými odhadovanými mod- elmi. Napriek tomu, že frekventistické priemerovanie modelov prekonáva Bayes- ovské priemerovanie modelov na základe testovania in-sample ako literatúra naznačuje a tiež prekonáva modely vybrané podľa populárnych...cs_CZ
dc.languageEnglishcs_CZ
dc.language.isoen_US
dc.publisherUniverzita Karlova, Fakulta sociálních vědcs_CZ
dc.titleUsing Model Averaging Techniques to Examine Determinants of Stock Returnsen_US
dc.typediplomová prácecs_CZ
dcterms.created2018
dcterms.dateAccepted2018-09-18
dc.description.departmentInstitut ekonomických studiícs_CZ
dc.description.departmentInstitute of Economic Studiesen_US
dc.description.facultyFaculty of Social Sciencesen_US
dc.description.facultyFakulta sociálních vědcs_CZ
dc.identifier.repId189404
dc.title.translatedSkúmanie determinantov výnosov akcií pomocou metód priemerovania modelovcs_CZ
dc.contributor.refereeJakubík, Petr
thesis.degree.nameMgr.
thesis.degree.levelnavazující magisterskécs_CZ
thesis.degree.disciplineEconomics and Financeen_US
thesis.degree.disciplineEkonomie a financecs_CZ
thesis.degree.programEkonomické teoriecs_CZ
thesis.degree.programEconomicsen_US
uk.thesis.typediplomová prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csFakulta sociálních věd::Institut ekonomických studiícs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Social Sciences::Institute of Economic Studiesen_US
uk.faculty-name.csFakulta sociálních vědcs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Social Sciencesen_US
uk.faculty-abbr.csFSVcs_CZ
uk.degree-discipline.csEkonomie a financecs_CZ
uk.degree-discipline.enEconomics and Financeen_US
uk.degree-program.csEkonomické teoriecs_CZ
uk.degree-program.enEconomicsen_US
thesis.grade.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.csPredpovedateľnosť výnosov akcií je veľmi často diskutovaná téma v súčas- nej finančnej literatúre. V prezentovanej práci skúmame efekt dvadsiatich možných determinantov na nadmerné výnosy S&P 500 indexu v období od júna 1998 do decembra 2016. Tradičné modely skúmajúce výnosy akcií však často ignorujú problém modelovej neistoty. Preto, aby sme do analýzy zahrnuli neistotu ohľadom správneho modelu, používame dve metódy priemerovania modelov, konkrétne Bayesovské priemerovanie modelov (BMA) a frekventi- stické priemerovanie modelov (FMA). Ako kontrolu robustnosti používame vrámci BMA tri rôzne kombinácie priorov. Hodnotíme kvalitu ich predpovedí a porovnávame výsledky s tradičnými metódami, ktoré vyberajú najlepší model na základe štatistických kritérií. Zistili sme, že medzi najdôležitejšie pre- menné, ktoré vysvetľujú nadmerné výnosy na akciovom indexe S&P 500, sú tro- jmesačná úroková sadzba pokladničných poukážok, výnosy z dividend, časová prémia, výplatný pomer, nadmerné výnosy oneskorené o dve obdobia a riziková prémia. Tieto determinanty sú robustné naprieč všetkými odhadovanými mod- elmi. Napriek tomu, že frekventistické priemerovanie modelov prekonáva Bayes- ovské priemerovanie modelov na základe testovania in-sample ako literatúra naznačuje a tiež prekonáva modely vybrané podľa populárnych...cs_CZ
uk.abstract.enThe predictability of stock returns has been a widely discussed topic in the fi- nancial literature. In the presented thesis, we examine the effect of 20 possible predictors on S&P 500 excess returns in the time period from June 1998 till December 2016. However, traditional models examining stock returns usually ignore the issue of model uncertainty. In order to explicitly incorporate uncer- tainty about the model into the analysis, we employ two model averaging tech- niques, in particular Bayesian model averaging (BMA) and frequentist model averaging (FMA). As a robustness check we use three different combinations of priors within BMA framework. We assess the quality of their predictions and compare the results with the traditional methods based on model selection cri- teria. We find out that among the most important variables explaining excess returns on S&P 500 stock index are three-month Treasury bill rate, dividend yield, term premium, payout ratio, excess returns lagged twice, and default risk premium. These are robust across all models we have estimated. Although fre- quentist model averaging provides in-sample predictions superior to BMA as the literature suggests and it also performs better than models selected accord- ing to popular statistical criteria, it fails to outperform the Bayesian...en_US
uk.file-availabilityV
uk.publication.placePrahacs_CZ
uk.grantorUniverzita Karlova, Fakulta sociálních věd, Institut ekonomických studiícs_CZ
thesis.grade.codeB


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV