Forecasting the Czech exchange rate : a VAR analysis
Prognóza českého směnného kurzu : VAR analýza
bakalářská práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/28837Identifikátory
SIS: 87226
Kolekce
- Kvalifikační práce [18158]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Mertlík, Pavel
Fakulta / součást
Fakulta sociálních věd
Obor
Ekonomie
Katedra / ústav / klinika
Institut ekonomických studií
Datum obhajoby
17. 6. 2010
Nakladatel
Univerzita Karlova, Fakulta sociálních vědJazyk
Angličtina
Známka
Výborně
Práce poskytuje prognózu směnného kurzu české koruny vůči euru pomocí vektorové autoregrese. Jako základní ekonomické proměnné, které ovlivňují směnný kurz, jsme vybrali inflaci, index průmyslové produkce, míru nezaměstnanosti a úrokovou míru za období od roku 1999 až 2008. Analýza se soustřeďuje na prognózování v krátkém časovém horizontu a porovnáváme proto přesnost odhadů pro rok 2009 s odhadem čistě náhodným (náhodná procházka). Pro naše data poskytl model vektorové autoregrese nečekaně lepší předpovědi něž normálně rozdělený bílý šum. Za hlavní důvod považujeme systematické trendové zhodnocení české koruny vůči euru, které nelze v náhodné procházce zachytit. Tento závěr potvrzuje, že aproximace volatility směnných kurzů pomocí ekonometrických nástrojů může být smysluplná i v krátkém období.
This thesis provides out-of-sample forecast of Czech Crown to Euro exchange rate using the vector autoregressive model. We select inflation, output, unemployment and interest rate as the fundamental economic variables interacting with the exchange rate in the ten-year period from 1999 through 2008. As our analysis concentrates on the short-term horizon, we measure the performance of our estimates for 2009 against the benchmark of the naive random walk approach. Surprisingly, for our data the VAR model outperforms the normally distributed white noise significantly. We conclude that the main reason is the systematic and steady appreciation of the Czech Crown during the observed period, which cannot be captured by random walk. This shows that econometric approximation of exchange rate fluctuations can be meaningful even in the short-term horizons.