This diploma thesis deals with the analysis of the factors that affect economic growth in the Czech Republic. The thesis primarily focuses on one of these factors (technology – research and development) and it analyses its development in the last several years and how this development affected economic growth in the Czech Republic, using statistical methods.

Příloha k disertační práci: Abstrakt v AJ (Mgr. Josef Laštovička) Abstract This dissertation thesis deals with the study of forest ecosystems in the central Europe with the time series of multispectral optical satellite data. These forest ecosystems have been influenced by biotic and abiotic disturbances for the last decade. The time series of the satellite data with high spatial resolution allow the detection and analysis of forest disturbances. This thesis is mainly focused primally on free available Landsat and Sentinel-2 data, these two data types were compared. From methods, the difference time series analyses / algorithms were used. The whole thesis can be divided into two main parts. The first one analyses usability of classifiers for detection of forest ecosystems with per-pixel and sub-pixel methods. Specifically, the Neural Network, the Support Vector Machine and the Maximum Likelihood per-pixel classifiers were used and compared for different types of data (for data with high spatial resolution - Landsat or Sentinel-2; very high spatial resolution - WorldView-2) and for classification of protected forest areas. The Support Vector Machine were selected as the most suitable method for forest classifications (with most accurate outputs) from the list of selected per-pixel classifiers. Also, Spectral...

The diploma thesis deals with determination of factors affecting the prices of building plots in the Czech Republic. Land prices were analysed from a microeconomic and macroeconomic point of view. Cross-sectional data were used for microeconomic analyzes, and time series compiled from quarterly data were selected for macroeconomic analysis. Macroeconomic analysis of land price developments was carried out for the Czech Republic, Germany and Austria, and the results of country analyses were then compared. The results of the microeconomic analysis were compared with other work on the same issue. The individual models were created using the least squares method in gretl. Time series for Germany and the Czech Republic were compiled for the period from the first quarter of 2005 to the last quarter of 2015, for Austria it was a period from the first quarter of 2006 to the last quarter of 2015.

The automotive industry is one of the most important industries in the Czech Republic. It represents a very significant part of all major macroeconomic aggregates. This work will be focused on the factors which influence the export of cars manufactured in the Czech Republic. A huge amount of Czech cars is exported to the European Union. Therefore, the influence of macroeconomic aggregates in the European Union will be examined. These macroeconomic aggregates are gross domestic product per capita, inflation, unemployment, exchange rate and interest rate of consumer loans. The work will be focused on individual carmakers and will include three models of amount of cars produced by Škoda, TPCA and Hyundai.

The thesis deals with the financial situation of the company KRONOSPAN CR, spol. s r.o. The company KRONOSPAN CR is part of an international group of Kronospan, which is the largest worldwide manufacturer of large-sized materials. Using basic methods of financial analysis, publicly available financial statements of the company for the years 2010 to 2014 are discussed, to get an idea of the overall financial situation of the company. Based on the results are then designed the tools and techniques for improving financial management.

The main goal of this diploma thesis is to analyze the financial health of a number of Czech companies in the automotive sector. For the analysis, the logistic regression method will be applied to financial data available on the Amadeus database. Results of the regression will then be compared to those obtained using the Altman Z-score model. A second aim of the thesis is to analyze a sales time series for the Czech automotive industry using the Box-Jenkins method and to derive the impact of the recent financial crisis on the sales numbers.

In this work we will describe methods for modeling multivariate financial time series. We will concentrate on both modeling expected value by multi- variate Box-Jenkins processes and primarily on modeling conditional corre- lations and volatility. Our main object will be DCC (Dynamic Conditional Correlation) model, estimation of its parameters and some other general- izations. Then we will programme DCC model in statistical software R and apply on real data. In applications we will concentrate on problem of high dimension of financial time series and on modeling conditional correlations data with outliers.

Cílem této doktorské práce je analýza chování vybraných českých otevřených podílových fondů a akcií. Podílové fondy si od druhé poloviny 90. let získávají v České republice stále větší oblibu. Do konce roku 2006 dosáhl objem investic do podílových fondů 150 miliard korun. Empirická studie se věnuje třem typům podílových fondů: akciovým, dluhopisovým a peněžním a akcie. Denní hodnoty cen byly získány z internetových stránek správců fondů a RM-systému. Sledované období začíná 1.1.2001 a končí 31.12.2005. Akcie a podílové listy mají odlišné principy formování ceny. Zatímco ceny akcií se vytváří interakcí nabídky a poptávky na akciovém trhu, u podílových listů je cena odvozena z celkové hodnoty aktiv fondu. Vliv trhu není u podílových fondů významný, protože nabídka podílo-vých listů je téměř neomezená. Navíc jsou aktiva podílového fondu tvořena řadou rozdílných investičních nástrojů jako jsou české a zahraniční akcie, dluhopisy, pokladniční poukázky, instrumenty peněžních trhů atd. Zjištění, zda časové řady fondů mají i za těchto předpokladů stejné vlastnosti jako řady akcií a zda je pro jejich modelování vhodné použít modely vytvo-řené pro akcie, burzovní indexy nebo směnné kurzy, je hlavním tématem této práce. Pozornost je věnována nepodmíněnému rozdělení výnosů logaritmů cen podílových listů. Metodou maximální věrohodnosti jsou odhadnuty parametry teoretických rozdělení a poté je testována jejich shoda s rozdělením výnosů. Další rozdělení zmiňovaná v souvislosti s nepodmíněným rozdělením finančních časových řad jsou zmíněna v teoretické části. K mo-delování podmíněné střední hodnoty je využito modelů typu AR, k modelování podmíněného rozptylu pak lineárních modelů ARCH, GARCH a GARCH-M a nelineárních modelů typu GRJ-GARCH a EGARCH. Další modely volatility jsou popsány v jedné z úvodních kapitol. Skupina nelineárních modelů je do analýzy zahrnuta za účelem hledání ?pákového efektu?. Lineární model GARCH-M popisuje přímé působení podmíněného rozptylu časové řady na její podmíněnou střední hodnotu. Vzhledem k prokázané nenormalitě rozdělení reziduí, ne-jsou splněny počáteční podmínky modelů časových řad. Vhodnější modely lze získat změnou předpokladu o rozdělení nesystematické složky na GED nebo Studentovo t rozdělení. Na zá-kladě porovnání prostřednictvím informačních kritérií a u příbuzných modelů testem věrohodnostním poměrem je pro každou časovou řadu nalezen nejvhodnější model, který slouží k popisu jejích vlastností a v praxi může být využit i k předpovědi dalšího vývoje, v analýze Value at Risk nebo k popisu vývoje rizikovosti fondu. V závěru jsou popsány zjiš-těné společné a rozdílné vlastnosti podílových fondů a akcií a doporučení pro modelování těchto časových řad.

The present dissertation deals with an analysis of monthly time series of average temperatures and precipitation sums recorded at 44 sites in the Czech Republic over the period of 1961--2008. The main research purpose is to acquire deeper knowledge of regularities in the climatic time series development, using an appropriate set of statistical methods. A secondary objective is to search and find correlations between the research outcomes and basic geographic coordinates (altitude, longitude and latitude) of particular measurement stations and comparing all the results achieved for the selected climatic elements. There are two major contributions of this work. In the first place, it presents new knowledge in the field of climatic time series, particularly in connection with the strength and development of their seasonal component, further for instance analysing the relation between the distribution of a residual component and the geographic coordinates of the measurement stations. Another contribution lies in an extensive application of statistical methods of climatic time series analysis. Several types of methods were used, having employed both widely and rarely applied statistical tools (linear trends analysis and Box-Jenkins methodology respectively) as well as those used for the very first time (moving-seasonal time series).

Topic of this master thesis is to examine whether weather related mood changes are in correlation with price of stocks. Thesis focuses on middle Europe stock market indexes PX, SAX, ATX and DAX. Research is based on relationship between daily cloud cover and development of the indexes form 1995 to 2012. It also focuses on comparison of several different models, especially models of seemingly unrelated regressions. It shows that indexes PX and ATX are significantly negatively correlated with local cloud cover. Use of seemingly unrelated regressions offers slightly better results. The relation between cloud cover and stock indexes is not strong enough to be used for weather based speculations