1. Basic statistics (with Matlab applications)

Zhrnutie prednášky

Úvodná prednáška z ekonometrie predstavuje základnú štatistiku finančných časových radov a jej praktické riešenie v MATLABe. Ceny či kurzy (napr. index S&P 500) sa štandardizujú logaritmickými výnosmi, ktoré ukazujú zhlukovanie volatility, napríklad počas finančnej krízy 2008–2009. Histogram výnosov sa popisuje štyrmi momentmi: priemerom, smerodajnou odchýlkou, šikmosťou a špicatosťou (kurtózou), pričom kurtóza nad 3 signalizuje hrubé chvosty. Ďalej sa preberá autokorelácia, normalita, heteroskedasticita a stacionarita spolu s testami (Ljung-Box, Jarque-Bera, ARCH, ADF) a HP filter na odhad produkčnej medzery. Praktická časť predstavuje prostredie MATLABu, skripty, dokumentáciu, MFE toolbox Kevina Shepparda a import dát o maďarskom forinte a eure z Excelu.

• - Ceny sa štandardizujú logaritmovaním a diferencovaním, čím vzniknú logaritmické výnosy.
• - Štyri momenty rozdelenia: priemer, smerodajná odchýlka, šikmosť a špicatosť (kurtóza nad 3 znamená hrubé chvosty).
• - Autokorelácia sa overuje Ljung-Boxovým testom, normalita Jarque-Bera testom a heteroskedasticita ARCH testom.
• - Normalita je dôležitá pre koreláciu, Value at Risk a rezíduá regresných či prognostických modelov.
• - Slabá stacionarita sa testuje ADF testom; finančné a makrorady ju zvyčajne dosiahnu po diferencovaní.
• - HP filter s rôznymi hodnotami lambda (1600 a 100) slúži na jednoduchý odhad produkčnej medzery.
• - V MATLABe sa pracuje v editore so skriptom, funkcie majú tvar [výstupy] = názov(vstupy) a dokumentácia je veľmi dobrá.
• - Dáta o kurze forintu a eura sa načítavajú z Excelu a využíva sa bezplatný MFE toolbox Kevina Shepparda.

Zhrnutie pripravené s pomocou AI z prepisu videa.