Zobrazit minimální záznam

Propojenost vysokofrekvenčních dat
dc.contributor.advisorKřehlík, Tomáš
dc.creatorPetras, Petr
dc.date.accessioned2017-06-02T07:31:04Z
dc.date.available2017-06-02T07:31:04Z
dc.date.issued2016
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/83136
dc.description.abstractTato práce kombinuje diskrétní a spojité metody pro modelování propojenosti finančních tikových dat. Jako diskrétní metodologii používáme vektorovou autoregresi. Na kontinuální ose Hawkesův proces, což je speciální případ bodového procesu. Zjistili jsme, že finanční statky jsou propojeny nesymet- ricky. Díky použití dvou metodologií jsme byli schopni lépe modelovat propo- jenost těchto statků. Potvrdili jsme existenci cenového vůdce v našem portfoliu tří statků. Také jsme namodelovali propojení skoků cen mezi statky. Jako závěr práce uvádíme, že obě metody přináší důležité výsledky ohledně vývoje cen na trhu a měly by být používány dohromady nebo alespoň s vědomím existence druhé metody. Klasifikace JEL C32, G11, G14 Klíčová slova Vektorová autoregrese, Hawkesovy procesy, Vysokofrekvenční analýza, Propojenost E-mail autora petr.petras@email.cz E-mail vedoucího práce krehlik@utia.cas.czcs_CZ
dc.description.abstractThis work combines discrete and continuous methods while modeling connect- edness of financial tick data. As discrete method we are using vector autore- gression. For continuous domain Hawkes process is used, which is special case of point process. We found out that financial assets are connected in non- symmetrical fashion. By using two methodologies we were able to model bet- ter how are the series connected. We confirmed existence of price leader in our three stock portfolio and modeled connectedness of jumps between stocks. As conclusion we state that both methods yields important results about price nature on the market and should be used together or at least with awareness of second approach. JEL Classification C32, G11, G14 Keywords Vector Autoregression, Hawkes process, High- frequency analysis, Connectedness Author's e-mail petr.petras@email.cz Supervisor's e-mail krehlik@utia.cas.czen_US
dc.languageEnglishcs_CZ
dc.language.isoen_US
dc.publisherUniverzita Karlova, Fakulta sociálních vědcs_CZ
dc.subjectVektorová autoregresecs_CZ
dc.subjectHawkesovy procesycs_CZ
dc.subjectVysokofrekvenční analýzacs_CZ
dc.subjectPropojenostcs_CZ
dc.subjectVector Autoregressionen_US
dc.subjectHawkes processen_US
dc.subjectHigh-frequency analysisen_US
dc.subjectConnectednessen_US
dc.titleConnectedness of high-frequency dataen_US
dc.typediplomová prácecs_CZ
dcterms.created2016
dcterms.dateAccepted2016-09-15
dc.description.departmentInstitute of Economic Studiesen_US
dc.description.departmentInstitut ekonomických studiícs_CZ
dc.description.facultyFakulta sociálních vědcs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Social Sciencesen_US
dc.identifier.repId165783
dc.title.translatedPropojenost vysokofrekvenčních datcs_CZ
dc.contributor.refereeMaršál, Aleš
dc.identifier.aleph002104105
thesis.degree.nameMgr.
thesis.degree.levelnavazující magisterskécs_CZ
thesis.degree.disciplineEkonomiecs_CZ
thesis.degree.disciplineEconomicsen_US
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.csEkonomiecs_CZ
uk.degree-discipline.enEconomicsen_US
uk.degree-program.csEkonomické teoriecs_CZ
uk.degree-program.enEconomicsen_US
thesis.grade.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.csTato práce kombinuje diskrétní a spojité metody pro modelování propojenosti finančních tikových dat. Jako diskrétní metodologii používáme vektorovou autoregresi. Na kontinuální ose Hawkesův proces, což je speciální případ bodového procesu. Zjistili jsme, že finanční statky jsou propojeny nesymet- ricky. Díky použití dvou metodologií jsme byli schopni lépe modelovat propo- jenost těchto statků. Potvrdili jsme existenci cenového vůdce v našem portfoliu tří statků. Také jsme namodelovali propojení skoků cen mezi statky. Jako závěr práce uvádíme, že obě metody přináší důležité výsledky ohledně vývoje cen na trhu a měly by být používány dohromady nebo alespoň s vědomím existence druhé metody. Klasifikace JEL C32, G11, G14 Klíčová slova Vektorová autoregrese, Hawkesovy procesy, Vysokofrekvenční analýza, Propojenost E-mail autora petr.petras@email.cz E-mail vedoucího práce krehlik@utia.cas.czcs_CZ
uk.abstract.enThis work combines discrete and continuous methods while modeling connect- edness of financial tick data. As discrete method we are using vector autore- gression. For continuous domain Hawkes process is used, which is special case of point process. We found out that financial assets are connected in non- symmetrical fashion. By using two methodologies we were able to model bet- ter how are the series connected. We confirmed existence of price leader in our three stock portfolio and modeled connectedness of jumps between stocks. As conclusion we state that both methods yields important results about price nature on the market and should be used together or at least with awareness of second approach. JEL Classification C32, G11, G14 Keywords Vector Autoregression, Hawkes process, High- frequency analysis, Connectedness Author's e-mail petr.petras@email.cz Supervisor's e-mail krehlik@utia.cas.czen_US
uk.file-availabilityV
uk.publication.placePrahacs_CZ
uk.grantorUniverzita Karlova, Fakulta sociálních věd, Institut ekonomických studiícs_CZ
dc.identifier.lisID990021041050106986


Soubory tohoto záznamu

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

Tento záznam se objevuje v následujících sbírkách

Zobrazit minimální záznam


© 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