112,189 research outputs found
Analýza derivátového trhu v České republice
No full textTato diplomová práce pojednává o trhu derivátových kontraktů v České republice. V první části se zaměřuji na teorii finančních trhů, konkrétně jejich funkci a strukturu. Následující kapitola je věnována popisu finančních trhů v České republice. Ve třetí kapitole se věnuji základním typům derivátových kontraktů, se kterými se podrobněji čtenář seznámí ve čtvrté nejobsáhlejší kapitole, pojednávající o derivátových trhzích v České republice. Ta je rozdělena do tří částí: mezibankovní trh, organizovaný trh a klientský trh. Na závěr uvádím analýzu, ve které srovnávám české a světové derivátové trhy
Oceňování dluhových nástrojů s vnořenými opcemi
No full textNázev práce: Oceňování dluhových nástrojů s vnořenými opcemi Autor: Bc. Matúš Jambor Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí diplomové práce: doc. RNDr. Jiří Witzany, Ph.D., Vysoká škola ekono- mická v Praze Abstrakt: V tejto práci sa zameriame na dlhové nástroje s vnorenými opciami, kto- ré ponúkajú možnosť pre veriteľa alebo dlžníka realizovať opciu v predom určených časoch počas jej životnosti. Vďaka tejto bermudskej vlastnosti opcií nie je mož- né oceniť tieto dlhové inštrumenty využitím štandardných simulačných techník. Avšak môžeme využiť techniku trinomických stromov pre toto ocenenie. Zachova- ním konzistencie v ocenení fundamentálnych finančných inštrumentov, je vhodné predpokladať, že úroková sadzba vychádza zo stochastického procesu v koncepcii bez-arbitrážneho ocenenia. Jednou z možností modelovania dynamiky úrokových sadzieb sú jedno-faktorové modely. Vyvinuli sme oceňovací algoritmus založený na trinomickom strome pre Hull-Whiteov model a Black-Karasinski model, ktoré majú požadované vlastnosti a parametre modelov sú kalibrované na tržné data. Klíčová slova: trinomický strom, ocenenie úrokových derivátov, Hull-Whiteov mo- del, Black-Karasinski model, okamžitá úroková sadzba 1Title: Pricing of the debt instruments with embedded options Author: Bc. Matúš Jambor Department: Department of Probability and Mathematical Statistics Supervisor: doc. RNDr. Jiří Witzany, Ph.D., University of Economics in Prague Abstract: In this thesis we focus on debt instruments with embedded options, which offer the possibility for the creditor or debtor to exercise the option in pre- determined times during its lifetime. With this the Bermudian characteristics it is not possible to price these debt instruments using standard simulation techniques. However, the technique of trinomial trees can be exploited. To preserve consistency with the pricing of fundamental financial instruments, it is suitable to assume that the interest rate follows a stochastic process in the arbitrage free framework. One of the possibilities for modeling the dynamics of interest rates are one-factor models. We have developed a pricing algorithm based on trinomial tree for Hull-White model and Black-Karasinski model which have the desired properties and model parameters are calibrated to the market data. Keywords: trinomial tree, interest rate derivatives pricing, Hull-White model, Black- Karasinski model, instantaneous interest rate 1Department of Probability and Mathematical StatisticsKatedra pravděpodobnosti a matematické statistikyMatematicko-fyzikální fakultaFaculty of Mathematics and Physic
Kapitál bank, jeho regulace a úloha v moderním bankovnictví
No full textPráce se zabývá aktuální problematikou konceptu Basel II a zkoumá jeho význam v moderním bankovním světě. Podrobněji se zabývá kapitálem jako jednou z komponent kapitálové přiměřenosti a akcentuje odlišná pojetí této kategorie. Důraz klade na koncept ekonomického kapitálu. Po analýze risk management procesu v bankách práce plynule přechází k problematice výpočtu kapitálových požadavků vzhledem k riziku úvěrovému, operačnímu a tržnímu jak v rámci konceptu Basel I, tak v rámci Basel II. Značnou pozornost klade postupu implementace nových pravidel v souvislosti s očekáváním tržních subjektů a také s ohledem na ekonomický dopad. Podrobněji se věnuje problematice procyklického efektu a srovnání některých dostupných studií, které se touto problematikou zabývají
Hluboké neuronové sítě a jejich využití při zpracování ekonomických dat
No full textNázev práce: Hluboké neuronové sítě a jejich využití při zpracování ekonomických dat Autor: Bc. Tomáš Witzany Katedra: Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Vedoucí diplomové práce: Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc., Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Abstrakt: Analýza makroekonomických časových řad je klíčová pro informovanost rozhodnutí politiků na národní úrovni. Analýza ekonomických údajů má boha- tou historii a zejména v oblasti modelování nelineárních závislostí zůstává mnoho otevřených otázek. K moderním nástrojům pro analýzu časových řad patří mimo jiné metody strojového učení. Z těchto metod neuronové sítě patří k jedné z nejpoužívanějších, jak modelovat nelineární závislosti. Cíl této práce spočívá ve studiu hlubokých neuronových sítí, analýze jejich vlastností a posouzení jejich kvalit pro řešení úloh, například prognózu vývoje HDP nebo klastrování zemí. Použité modely zahrnují vrstevnaté neuronové sítě, LSTM sítě, konvoluční sítě a Kohonenovy mapy. K analýze a testování studovaných modelů byla použita historická data poskytovaná Organizací spojených národů a Světovou bankou. Tato data zahrnují historii makroekonomického vývoje přes...Title: Deep neural networks and their application for economic data processing Author: Bc. Tomáš Witzany Department: Department of Theoretical Computer Science and Mathematical Logic Supervisor: Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc., Department of Theoretical Com- puter Science and Mathematical Logic Abstract: Analysis of macroeconomic time-series is key for the informed decisions of national policy makers. Economic analysis has a rich history, however when considering modeling non-linear dependencies there are many unresolved issues in this field. One of the possible tools for time-series analysis are machine learn- ing methods. Of these methods, neural networks are one of the commonly used methods to model non-linear dependencies. This work studies different types of deep neural networks and their applicability for different analysis tasks, including GDP prediction and country classification. The studied models include multi- layered neural networks, LSTM networks, convolutional networks and Kohonen maps. Historical data of the macroeconomic development across over 190 differ- ent countries over the past fifty years is presented and analysed. This data is then used to train various models using the mentioned machine learning methods. To run the experiments we used the services of the computer center MetaCentrum....Department of Theoretical Computer Science and Mathematical LogicKatedra teoretické informatiky a matematické logikyMatematicko-fyzikální fakultaFaculty of Mathematics and Physic
Investiční politika pro depozita bez splatnosti v korporátní bance
No full textHlavním cílem diplomové práce je navržení investiční politiky pro depozita bez splatnosti v blíže nespecifikované bance na českém trhu. Investiční politika je zpracována na základě analýzy historického vývoje agregovaných depozit v bance a odpovídá regulatorním požadavkům na řízení likvidity stanovených Bankou pro mezinárodní vypořádání.The goal of this thesis is to propose an investment strategy for non-maturity corporate deposits in closely unspecified Bank in the Czech market. This topic falls in banks within the responsibilities of the asset liability management unit which is concerned mainly with the liquidity and interest rate risks of the banking book. According to theory the liquidity and interest rate risks may be reduced by aligning the assets to the structure of liabilities. The aggregated deposits portfolio is scrutinized through various analytical methods in order to capture the patterns of their behavior. The investment strategy is based on the output of the analysis which enables to match the asset structure to the liabilities and consequently reduce the liquidity and interest rate gaps. The investment strategy is elaborated based on the Sound Principles of Liquidity Management issued by the Bank for International Settlements in 2008
LGD modelování v kontextu IFRS 9
No full textImplementace účetního standardu IFRS 9 přinesla nové požadavky na úvěrové znehodnocení. Ztrátovost při selhání je jedním z klíčových komponentů v kalkulaci očekávaných úvěrových ztrát podle tohoto standardu. Cílem této diplomové práce je modelovat tento parametr čtyřmi často používanými metodami různé složitosti – chain ladder modelem, rozhodovacím stromem, beta regresí a analýzou přežití. Beta regrese má nejlepší predikční schopnost při aplikaci na portfolio poskytnuté českou bankou. Následně je namodelovaný makroekonomický faktor, který zahrnuje výhledové informace a upravuje odhad ztrátovosti při selhání.The implementation of the accounting standard IFRS 9 has brought new requirements for credit impairment. Loss Given Default is one of the key components in calculating expected credit losses under this standard. The aim of this master’s thesis is to model the parameter by four frequently used techniques of various complexities − chain ladder model, decision tree approach, beta regression and survival analysis. Beta regression has the best predictive ability for the portfolio provided by a Czech bank. Subsequently, we model a macroeconomic factor, which incorporates forward-looking information and adjusts the LGD estimate
Vývoj cenných papírů krytých aktivy se zaměřením na různé typy CPKA a jejich vývoj v krizích
No full textThe history of asset-backed securities (ABS) is closely tied to moral hazard, risk misjudgment, and excessive issuance, with their vulnerabilities fully exposed during the 2008 financial crisis. While prior research has largely focused on the 1998–2008 period, it often overlooked structural, legislative, and motivational developments in the years that followed. The hypothesis question addressed whether the share of ABS in global financial markets recovered and reached new highs since the 2008 crisis. This study examines ABS issuance and outstanding volumes from 2000 to 2024 using data from sources such as AFME and SIFMA, supplemented by cross-asset comparisons. A sub-analysis of bank balance sheets from 2010 to 2023 draws on annual reports from six major global banks. The findings indicate that asset-backed securities (ABS) reached new highs in 2019–2020, driven by quantitative easing during the COVID-19 crisis. However, this peak did not reverse the long-term decline in issuance, which resumed post-pandemic. While the US remains the leading issuer, showing some signs of recovery, the EU dramatically lags. Notably, market preferences have shifted toward simpler, transparent, and standardized structures, moving away from complex CDOs and synthetic products of recovery.Historie cenných papírů krytých aktivy (ABS) je úzce spjata s morálním hazardem, chybným odhadem rizika a nadměrnou emisí, přičemž jejich zranitelnost se plně projevila během finanční krize v roce 2008. Zatímco předchozí výzkum se do značné míry zaměřoval na období 1998-2008, často opomíjel strukturální, legislativní a motivační vývoj v následujících letech. Hlavní otázka se týkala toho, zda se podíl ABS na globálních finančních trzích po krizi v roce 2008 zotavil a dosáhl nových maxim. Tato studie zkoumá emise a celkové ABS v oběhu od roku 2000 do roku 2024 s využitím údajů ze zdrojů, jako jsou AFME a SIFMA, doplněných o vzájemná srovnání. Dílčí analýza bankovních rozvah z let 2010 až 2023 vychází z výročních zpráv šesti významných světových nebo regionálních bank. Zjištění ukazují, že cenné papíry kryté aktivy (ABS) dosáhly v letech 2019-2020 nových maximálních hodnot, a to v důsledku kvantitativního uvolňování během krize covid-19. Tento vrchol však nezvrátil dlouhodobý pokles emisí, který se obnovil po pandemii. Zatímco USA zůstávají vedoucím emitentem a vykazují určité známky oživení, EU dramaticky zaostává. Je pozoruhodné, že preference trhu se posunuly směrem k jednodušším, transparentním a standardizovaným strukturám a odklonily se od složitých CDOs a syntetických produktů oživení
Analýza poptávky po pojištění v České republice
No full textTato práce zkoumá dopad demografických, ekonomických a institucionálních faktorů na poptávku po životním pojištění v České republice v letech 1993 až 2015. Teoretická část odvozuje poptávku po životním pojištění z mikroekonomické teorie, rozebírá obecné charakteristiky trhu životního pojištění a jeho význam v České republice. Zahrnuje také podrobný výzkum historických publikací zabývajících se tímto tématem. Empirická část zjišťuje vliv determinant na poptávku po životním pojištění pomocí ekonometrických modelů založených na analýze časových řad a faktorové analýze. Pro rozlišování krátkodobých a dlouhodobých vztahů mezi časovými řadami byl použit model (ADL) a model korekce chyb (EC). Bylo zjištěno, že růst průměrné mzdy a velikosti bankovního sektoru měli pozitivní vliv na poptávku po životním pojištění a na druhé straně, růst poměru závislosti mladých lidí a poměru závislosti starých lidí, úrokové míry a čistých národních úspor měli negativní vliv na poptávku po životním pojištění. Počet vysokoškolsky vzdělaných osob, velikost veřejného sektoru a spotřebitelské výdaje byly klasifikovány jako nevýznamné proměnné.This thesis investigates the impact of demographic, economic and institutional determinants on life insurance demand in the Czech Republic between 1993 and 2015. The theoretical part derives the life insurance demand from the microeconomic theory, discusses the general characteristics of the life insurance market and its importance in the Czech Republic. It also includes a detailed research of historical publications dealing with this topic. The empirical part surveys an influence of these determinants on life insurance demand, using econometric models based on time series analysis and factor analysis. For distinguishing the short-term and long-term relationships between time series an autoregressive distributed lag model (ADL) and an error correction model (EC) were employed. It was found that an increase in average wage and banking sector size had a positive influence on life insurance demand and on the other hand an increase in young dependency ratio, old dependency ratio, interest rate and net national savings had a negative influence on life insurance demand. The number of tertiary educated people, public sector size, and consumer spending were classified as insignificant variables
Analýza českého derivátového trhu a jeho komparácia s trhom v USA
No full textAnalýza českého derivátového trhu je rozdelená na tri časti. Cieľom prvej časti je identifikácia hlavných trendov na trhu za posledné roky, faktorov ovplyvňujúcich tieto trendy, ako aj aktuálny stav na pražskej burze cenných papierov. Druhá časť je zameraná na detailnejšiu deskriptívnu analýzu trhu, z hľadiska základných druhov kontraktov, identifikácie hlavných hráčov na trhu v podobe jednotlivých bánk, ich podielov na trhu a prípadných zmien v poslednom období. Záver analytickej časti je zameraný na porovnanie Českej republiky s vybranou krajinou ? Spojenými štátmi americkými. Záver práce je venovaný kreditným derivátom a ich využitiu v bankách
Comparison of classical regression and neural networks in exchange rate forecasting
No full textThis diploma thesis deals with the exchange rate forecast using the method of artificial intelligence and classical regression. The theoretical part consists of four chapters. The first chapter describes all important information concerning exchange rates – exchange rate, exchange rate regimes, factors influencing the exchange rate from the point of view of the time horizon, determination of possible exchange rate determinants for the following forecast. The second chapter is devoted to time controllers and various regression models for your prognosis. The third chapter describes the methods of machine learning and the specific method of neural networks, which is further used in their own work. The last theoretical chapter tells about the methodology for CRISP-DM data mining in accordance with the practical part. In the practical part, the author forecasts the EUR / USD exchange rate in conjunction with the theoretical part. Exchange rate prediction is given according to the CRISP-DM methodology, which includes data preprocessing, model construction and their validation. Regression models and neural network models are applied to the exchange rate forecast. In conclusion, the author compares the predictive capabilities of both models on test data.Tato diplomová práce se zabývá prognózou měnového kuru při použití metod umělé inteligence a klasické regrese. Teoretická část se skládá ze čtyř kapitol. První kapitola popisuje všechny nezbytné informace týkající se devizových kurzů – měnový kurz, režimy měnového kurzu, faktory ovlivňující pohyb kurzu z pohledu časového horizontu, určení možných determinant měnového kurzu pro následující prognózu. Druhá kapitola je věnovaná časovým řadám a různým regresním modelům pro jejích prognózu. Třetí kapitola pečlivě popisuje metody strojového učení a konkrétně metodu neuronových sítí, která je dále použitá v samotné práci. Poslední teoretická kapitola popisuje metodiku pro dolování dat CRISP-DM v souladu se kterou je pak udělaná praktická část. V praktické části je provedena prognóza měnového kurzu EUR/USD v souladu s teoretickou části. Predikce měnového kurzu je udělána podle metodiky CRISP-DM, která zahrnuje předzpracování dat, výstavbu modelů a jejich validaci. Regresní modely a modely neuronových sítí jsou aplikovány na prognózu měnového kurzů. V závěru se realizuje porovnání predikční schopností obou modelů na testovacích datech
- …
