Analýza inflace v malé otevřené ekonomice

Název práce: Analýza inflace v malé otevřené ekonomice
Autor(ka) práce: Georgiev, Jiří
Typ práce: Diplomová práce
Vedoucí práce: Formánek, Tomáš
Oponenti práce: Sokol, Ondřej
Jazyk práce: Česky
Abstrakt:
Inflační predikce pomáhají ekonomickým subjektům při jejich rozhodování a tvorbě budoucích očekávání. Pro zlepšení inflačních predikcí by mohlo být potenciálně vhodné postihovat a reprodukovat nejen lineární, ale i nelineární vztahy mezi proměnnými. V této práci byly zkoumány predikční schopnosti vícerozměrných modelů na inflaci v malých otevřených ekonomikách, konkrétně na datech za Českou republiku, Slovensko, Maďarsko, Polsko a Rakousko. Porovnány byly výsledky lineárních VAR modelů oproti nelineárním TVAR modelům a feedforward neuronovým sítím. Neuronové sítě se v rámci této úlohy prokázaly jako nástroj rovnocenný VAR modelům, a to především díky regularizaci, zamezující přeučení modelu. Samotné zvýšení variability a povolení nelineárnosti nepřineslo výrazné zlepšení.
Klíčová slova: VAR; TVAR; Inflace; Neuronové sítě
Název práce: Analysis of inflation in small open economies
Autor(ka) práce: Georgiev, Jiří
Typ práce: Diploma thesis
Vedoucí práce: Formánek, Tomáš
Oponenti práce: Sokol, Ondřej
Jazyk práce: Česky
Abstrakt:
Inflation forecasts aid economical subjects in their decision making and creating of future expectations. To improve the forecast, it might be potentially appropriate to accommodate and reproduce not only linear but also nonlinear relationship among variables. This thesis explores forecast capabilities of multivariate models for inflation in small open economies, specifically of data of Czech Republic, Slovakia, Hungary, Poland and Austria. The results of linear VAR models are compared to nonlinear TVAR models and feedforward neural nets. Neural nets proved to be equal to VAR models in this task, mainly due to regularization, which prevents overfitting. The increase in variability itself and permitting non-linearity did not bring significant improvements.
Klíčová slova: Inflation; VAR; TVAR; Neural nets

Informace o studiu

Studijní program / obor: Kvantitativní metody v ekonomice/Ekonometrie a operační výzkum
Typ studijního programu: Magisterský studijní program
Přidělovaná hodnost: Ing.
Instituce přidělující hodnost: Vysoká škola ekonomická v Praze
Fakulta: Fakulta informatiky a statistiky
Katedra: Katedra ekonometrie

Informace o odevzdání a obhajobě

Datum zadání práce: 4. 10. 2017
Datum podání práce: 14. 5. 2018
Datum obhajoby: 7. 6. 2018
Identifikátor v systému InSIS: https://insis.vse.cz/zp/63332/podrobnosti

Soubory ke stažení

    Poslední aktualizace: