| Title: | Konkordance mezi časovými řadami kurzů měn, statisticko-pravděpodobnostní pohled. |
| Other Titles: | Concordance Rate between Time Series of Exchange Rates, Statistical and Probabilistic view |
| Authors: | Vávra, František Ťoupal, Tomáš |
| Citation: | VÁVRA, F., ŤOUPAL, T. Konkordance mezi časovými řadami kurzů měn, statisticko-pravděpodobnostní pohled.. In: Financial management of firms and financial institutitons, 11th International Scientific Conference - Proceedings. Ostrava: VŠB-Technical University of Ostrava, Czech Republic, 2017. s. 907-914. ISBN 978-80-248-4139-7 , ISSN 2336-162X. |
| Issue Date: | 2017 |
| Publisher: | VŠB-Technical University of Ostrava, Czech Republic |
| Document type: | konferenční příspěvek conferenceObject |
| URI: | http://hdl.handle.net/11025/36426 |
| ISBN: | 978-80-248-4139-7 |
| ISSN: | 2336-162X |
| Keywords: | Časové řady, směnný kurz, míra shody, Kendallovo tau, Markovský model |
| Keywords in different language: | Time series, Exchange rate, Concordance rate, Kendall tau, Markov model. |
| Abstract: | V práci je předložena jedna z možných metodik srovnávání dvou časových řad pomocí odhadů pravděpodobností toho, že obě řady budou stoupat či klesat (v pravděpodobnosti) synchronizovaně. Postup je analogií specifických měr závislostí (konkordance) mezi náhodnými proměnnými s neparametrickým přístupem (Kendalovo tau, Blomqvistovo beta, …). Při aplikaci v časových řadách není ani tak problém s pravděpodobnostním modelem. Ten nastává při statistické inferenci. U napozorovaných dat (průběhů transformovaných na vzrůsty a poklesy) bude (až na vzácné výjimky) snadno vyvratitelný předpoklad nezávislých pozorování. Proto předkládáme jednoduchý markovský model přechodů mezi stavy (roste-roste, roste-klesá, klesá-roste, klesá-klesá). Předpoklad nezávislosti pozorovaných stavů je pak nahrazen předpokladem nezávislých pozorovaných přechodů. Postup je rozpracován na úrovni statistických bodových odhadů až do konkordancí. V oblasti kurzových (finančních) řad je tato problematika ještě komplikovanější. Porovnáváme-li dvě časové kurzové řady, pracujeme vlastně s trojicí měn (jedna a druhá měna obou časových řad a měna, ve které jsou kurzy vyjadřovány). V extrémních případech i se čtveřicí (když se obě řady liší jak ve zdrojové, tak i v cílové měně). I touto problematikou se předložený příspěvek, alespoň částečně, zabývá. |
| Abstract in different language: | The paper presents one of the possible methodologies for comparing two time series by estimating the probability that both series will increase or decrease (in probability) synchronously. This procedure is analogous to the specific measures of dependence (concordance) between random variables with non-parametric approach (Kendal tau, Blomqvist beta, ...). There is no problem with the probability model. This problem occurs in statistical inference. For observed data (transformed into increasing and decreasing movement), the assumption of independent observations will be easily reversed (with rare exceptions). Therefore, we present a simple Markov model of transitions between states (increasing-increasing, increasing-decreasing, decreasing-increasing, decreasing-decreasing). The assumption of the independence of the observed states is then replaced by the assumption of independent observed transitions. |
| Rights: | Plný text je přístupný v rámci univerzity přihlášeným uživatelům. © VŠB-Technical University of Ostrava, Czech Republic |
| Appears in Collections: | Konferenční příspěvky / Conference Papers (KMA) Konferenční příspěvky / Conference papers (NTIS) OBD |
Files in This Item:
| File | Size | Format | |
|---|---|---|---|
| Toupal - Ostrava 2017.pdf | 2,69 MB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/11025/36426Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.