Modeliranje i prognoziranje prinosa odabranih europskih burzovnih indeksa

diplomski rad

• Naslov (engleski): Modeling and forecasting the returns of selected European stock indices
• Autor: Klara Čelan
• Mentor: Ivana Lolić (mentor)
• Član povjerenstva: Ivana Lolić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Petar Sorić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Zrinka Orlović (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Ekonomski fakultet; (Katedra za ekonomiku poduzeća); Zagreb
• Datum i država obrane: 2024-07-05, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: DRUŠTVENE ZNANOSTI; Ekonomija; Ekonomska matematika i statistika

Sažetak

Razvoj financijske ekonometrije i prediktivne analitike omogućio je da se na financijskim
tržištima koje karakterizira slabi oblik hipoteze o efikasnosti tržišta prognoziraju buduće cijene
i prinosi s obzirom na zabilježene povijesne podatke. Predmet je ovog rada modeliranje i
kratkoročno prognoziranje prinosa pet odabranih europskih dioničkih burzovnih indeksa (DAX,
FTSE 100, CAC 40, IBEX 35, Euro Stoxx 50) korištenjem naivnih modela, modela jednostavnih
pomičnih prosjeka, autoregresijskih modela i modela geometrijskog Brownovog gibanja s
ciljem ocjene njihove prediktivne moći. Empirijska je analiza provedena na javno dostupnim
podatcima s platforme Yahoo Finance korištenjem programskog jezika Python. Inicijalna
primjena modela dodatno je evaluirana dijeljenjem podataka na poduzorke za treniranje i
testiranje modela. Grafička i kvantitativna komparativna analiza pomoću RMSE pokazatelja
potvrđuju mogućnost uspješnog kratkoročnog prognoziranja dnevnih prinosa relevantnim
modelima.

Sažetak (engleski)

The development of financial econometrics and predictive analytics has enabled forecasting
future prices and returns based on histrical data in financial markets that imply weak form of
the efficient market hypothesis. This paper focuses on modeling and short-term forecasting
returns of five selected European stock market indices (DAX, FTSE 100, CAC 40, IBEX 35, Euro
Stoxx 50) using naïve models, simple moving average models, autoregressive models, and
geometric Brownian motion in order to evaluate their predictive power. The empirical analysis
was conducted using publicly available data from Yahoo Finance, utilizing Python
programming language. The initial application of the models was further evaluated by splitting
the data into training and testing subsets. Graphical and quantitative comparative analysis
using the RMSE indicator confirms the possibility of successful short-term forecasting of daily
returns by applying relevant models.

• Ključne riječi: prognoziranje; naivni modeli; modeli jednostavnih pomičnih prosjeka; AR modeli; geometrijsko Brownovo gibanje; RMSE
• Ključne riječi (engleski): forecasting; naive models; simple moving average models; AR models; geometric Brownian motion; RMSE
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:148:868133
• Studijski program: Naziv: Poslovna ekonomija; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: integrirani preddiplomski i diplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni magistar ekonomije/sveučilišna magistra ekonomije (univ. mag. oec.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Otvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2024-07-07 19:33:20