Effect of Election Preferences on the Stock Prices
Efekt volebních preferencí na ceny akcií
diplomová práce (OBHÁJENO)

Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/104750Identifikátory
SIS: 191839
Kolekce
- Kvalifikační práce [18441]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Schwarz, Jiří
Fakulta / součást
Fakulta sociálních věd
Obor
Ekonomie a finance
Katedra / ústav / klinika
Institut ekonomických studií
Datum obhajoby
16. 1. 2019
Nakladatel
Univerzita Karlova, Fakulta sociálních vědJazyk
Angličtina
Známka
Výborně
Klíčová slova (česky)
sentiment, volatilita, GARCH, lexiconKlíčová slova (anglicky)
sentiment, volatility, GARCH, lexiconExistuje poměrně velké množství empirických prací zaměřených na zkoumání faktorů ovlivňujících volatilitu akciových trhů. Koncept tržního sentimentu neboli nálady na trzích je populárním a často diskutovaným tématem. Doposud však neexistuje žádná empirická studie, jež by se zabývala vlivem volebních preferencí na tržní volatilitu. Tato práce zkoumá vliv politického sentimentu v průběhu posledních prezidentských voleb v USA a Francii na volatilitu akciových trhů pomocí modelů časových řad. Výsledky analýzy svědčí o tom, že změny volebních preferencí nemají prokazatelný vliv na volatilitu akciových trhů v průběhu volebních kampaní.
There exist a lot of empirical researches, that examine what factors effect the stock market volatility. The concept of investor sentiment is quite popular and is frequently discussed. However, there does not exist any research which would study the relation between the change in election preferences during the presidential campaigns and stock market volatility. The present thesis explores the effect of political sentiment on United States and French models. Here, we construct the model, which examines the effect of change in election preferences on the volatility. The results suggest, that change in election preferences does not affect the stock market volatility during the presidential campaign. Thus, its inclusion to the model does not increase the prediction power.