Vliv ekonomických zpráv na volatilitu trhu

Abstract

Tato práce se zabývá předpovědí volatility finanční časové řady na základě analýzy titulků ekonomických zpráv. K získání významu zpráv a redukci dimenze prostoru dat je použita metoda Probabilistic Latent Semantic Analysis. Pro zajištění symetrie a normality závislé proměnné je využita Boxova-Coxova transformace. Závislost volatility na ekonomických zprávách je měřena pomocí lineárního modelu a k ověření robustnosti modelu je využita metoda Cross-validace. Výpočty jsou prováděny v software R.

This thesis is focusing on estimating volatility of the given financial time series by analysing economical news headlines. Probabilistic Latent Semantic Analysis is used to extract meaning from the headlines and to reduce dimension of the data space. To ensure symmetry and normality of dependent variable Box-Cox transformation is used. Finally a linear model is constructed to measure dependence of volatility on financial news and its robustness is validated by Cross-validation. Computations are performed in R software.