Souvislost volatility akciových kurzů a pozice ekonomiky v hospodářském cyklu – Soňa Poláková
Soňa Poláková
Disertační práce
Souvislost volatility akciových kurzů a pozice ekonomiky v hospodářském cyklu
The Connection Between Stock Market Volatility and a Position of Economy in a Business Cycle
Anotace:
Cílem této disertační práce bylo prokázání nebo vyvrácení hypotézy o existenci vztahů mezi akciovými trhy zasaženými všudypřítomnou volatilitou a reálnou ekonomikou USA, Německa, Velké Británie a Japonska. Analytickým nástrojem, který byl pro tuto práci využit, byl model založený na aplikaci umělých neuronových sítí. Analýzou dílčích vztahů v období od počátku r. 2000 do října r. 2014 byla prokázána …víceAbstract:
Finding significant relation between stock markets (including omnipresent volatility) and real economy of the US, Germany, Great Britain and Japan is the main aim of this thessis. If not found it is also the final conclusion. By means of time series analysis using artificial neural networks from the beginning of 2000 till the November of 2014 was proved that the strong single -- way relation between …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 21. 9. 2014
Identifikátor:
http://www.vse.cz/vskp/eid/47872
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 29. 5. 2015
- Vedoucí: Jitka Veselá
- Oponent: Tomáš Krabec, Štěpán Onder
Citační záznam
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Vysoká škola ekonomická v Prazehttp://www.vse.cz/vskp/eid/47872
Vysoká škola ekonomická v Praze
Doktorský studijní program / obor:
Finance a účetnictví / Finance
Práce na příbuzné téma
-
Text classification with artificial neural networks
Anouk Wilstra -
Interpretation of artificial neural networks for image recognition
Alexey Ulyanin -
Artificial Neural Networks in Space of Stock Returns: Volatility Prediction
Šimon Škorňa -
Gradient Boosting Machine and Artificial Neural Networks in R and H2O
Juraj Sabo -
Use of artificial neural networks for description of behaviour of system of decanol droplets in decanoate solution
Radek Chmelař -
The use of artificial intelligence methods for time series prediction
Ankit Tripathi -
Application of time series models and machine learning methods for stock returns prediction
Oleksandr Vodolazskyi -
A Comparative Study of Financial Time Series Forecasting Using Machine Learning and Traditional Statistical Methods - An Application To Stock Market Data
Mesut Yasar Ozturk