1. Ekonometrična analiza vpliva makroekonomskih indikatorjev na borzne indekseUla Kitek, 2025, diplomsko delo Opis: V razmerah povečane negotovosti in dinamičnih makroekonomskih gibanj postaja razumevanje povezave med realnim gospodarstvom in kapitalskimi trgi vse pomembnejše za oblikovanje ekonomskih pričakovanj in investicijskih odločitev. Borzni indeksi kot agregatni pokazatelji gibanja trga delnic se pogosto odzivajo na spremembe v makroekonomskem okolju, zato je analiziranje teh vplivov ključno za razumevanje tržnega dogajanja. V diplomskem delu smo preučevali vpliv izbranih makroekonomskih indikatorjev na borzni indeks S&P 500, pri čemer so v ospredju kazalniki gospodarske aktivnosti, inflacije, obrestnih mer, deviznih tečajev in tržnega razpoloženja ter negotovosti. Na osnovi mesečnih podatkov sta oblikovana dva regresijska modela – osnovni model, ocenjen za obdobje 2000–2024, ter alternativni model, ocenjen na krajšem obdobju 2009–2022. Osnovni model konfigurirajo spremenljivke industrijske proizvodnje, inflacije, obrestne mere in indeksa tržne volatilnosti (VIX), medtem ko alternativni model temelji na realnih napovednih maloprodajnih vrednosti, realnem efektivnem deviznem tečaju in tržni volatilnosti. Oba modela sta vključena v celovito preverjanje predpostavk metode najmanjših kvadratov (OLS), vključno s testi stacionarnosti, strukturnih prelomov, normalnosti, multikolinearnosti, heteroskedastičnosti in avtokorelacije. Rezultati regresijske analize kažejo, da je alternativni model metodološko ustreznejši, saj bolje zadosti zahtevam ekonometrične specifikacije in dosega višjo pojasnjevalno moč. Ugotovitve potrjujejo pomembnost denarne politike, potrošniške aktivnosti, zunanjetrgovinske konkurenčnosti in tržne negotovosti pri razlagi gibanja borznega indeksa S&P 500, s čimer prispevajo k razumevanju soodvisnosti med makroekonomskim okoljem in finančnimi trgi.
Ključne besede: borzni indeks, ekonometrična analiza, makroekonomski indikatorji, metoda najmanjših kvadratov, S&P 500, ZDA
Objavljeno v DKUM: 25.09.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 32
 Celotno besedilo (3,02 MB) |
2. Analiza indikatorjev dna na borznem trguSamuel Plečko, 2022, magistrsko delo Opis: Namen magistrske naloge je predstaviti pomembne indikatorje borznega dna v času medvedjih trendov in preučiti njihovo napovedno moč na primeru indeksa S&P 500 v času dot-com balona, velike recesije in krize zaradi koronavirusa. Osredotočamo se na indikatorje razpoloženja, indikatorje tehnične analize in makroekonomska indikatorja ter indeks volatilnosti in multiplikator čistega dobička. Ugotavljamo, da je edini indikator, ki je pravilno napovedal vsa tri borzna dna, indikator razpoloženja individualnih investitorjev, vendar le z enim izmed treh uporabljenih kriterijev. Uspešna napovedovalca pa sta bila tudi indeks volatilnosti VIX in multiplikator čistega dobička. Ocenili smo tudi tri probit modele za napovedovanje borznega trenda, vendar je njihova natančnost pri določanju borznega dna v primerjavi z uporabo izbranih indikatorjev slabša. Na podlagi zbranih rezultatov ugotavljamo, da je mogoče na podlagi treh omenjenih indikatorjev zanesljivo napovedati borzno dno.
Ključne besede: S&P 500, borzni trend, indikatorji razpoloženja, indikatorji tehnične analize, makroekonomski indikatorji
Objavljeno v DKUM: 25.10.2022; Ogledov: 769; Prenosov: 112
Celotno besedilo (2,52 MB) |
3. Bayesovi pristopi ocenjevanja dinamičnih sistemov za potrebe napovedovanja dinamike pretovora pristaniščMarko Intihar, 2018, doktorska disertacija Opis: Napovedovanje še nerealiziranih dogodkov kot je na primer prediktivna analitika povpraševanja po količini blaga oz. storitev, je današnja vsakdanja praksa za večino subjektov industrije. Pristaniška dejavnost tukaj ni izjema, saj je potrebno zagotavljati kvalitetne napovedi bodočega pretovora pristanišč, ki so osnova za uspešno planiranje pristaniških dejavnosti. V doktorski disertaciji je prikazan algoritem, ki združuje izbrano paleto paradigm iz področja statistike in ekonometrije, z namenom zagotavljanja natančnih napovedi bodoče dinamike pristaniškega tovora. Ideja algoritma temelji na modeliranju časovne vrste izhoda ob upoštevanju izbranih vhodov, ki jih sestavljajo ustrezni ekonomski kazalniki. Le ti so predhodnje izbrani s selekcijsko proceduro in predimenzionirani z namenom zmanjševanja računske kompleksnosti in ohranjanja koristnih informacij osnovnih časovnih vrst. Algoritem kombinira MC simulacijo za selekcijo osnovnega nabora kazalnikov, ter izračun dinamičnih faktorskih modelov z uporabo EM algoritma in Kalmanovega filtra. Ti modeli se uporabljajo kot vhodi v ARIMAX modele časovne vrste opazovanega procesa. Celotni mehanizem pa povezuje pet-fazna procedura, ki preigrava različne strukture kandidatov ARIMAX modelov, in na koncu izbere enega kandidata za izbrani pretovor pristanišča. Končni kandidat je robusten in izpolnjuje temeljne statistično-ekonometrične teste, ter je predvsem zmožen zagotavljati zadovoljivo natančne napovedi. Dani algoritem je bil apliciran na realne podatke izbranega pristanišča. Nato smo izvedli komparativno analizo, v kateri dobljene rezultate primerjamo z napovedmi nekaterih standardnih modelov časovnih vrst. Analiza razkriva uporabnost apliciranega algoritma in nakazuje na koristno uporabo v praksi.
Ključne besede: Pretovor pristanišč, časovne vrste, prediktivna analitika, MC simulacija, Dinamična faktorska analiza, EM algoritem, Box-Jenkins modeli, makroekonomski indikatorji
Objavljeno v DKUM: 11.04.2019; Ogledov: 2016; Prenosov: 207
Celotno besedilo (3,26 MB) |
