Identifikace společných trendů v datech cestovního ruchu - Shalauka, Tatsiana (2025)
Cílem této diplomové práce je identifikovat společné trendy ve vývoji počtu přenocování v cestovním ruchu devíti evropských zemí – Německa, Švýcarska, Rakouska, Slovinska, Lichtenštejnska, Česka, Polska, Slovenska a Maďarska – a posoudit vliv klíčových makroekonomických faktorů, mezi něž patří reálný HDP na obyvatele, míra nezaměstnanosti a index finančního napětí, na dynamiku těchto časových řad. Analýza se zaměřuje jak na absolutní hodnoty počtu přenocování, tak na jejich krátkodobé změny vyjádřené pomocí prvních diferencí, a využívá dva modely dynamické faktorové analýzy: variantu bez zahrnutí makroekonomických kovariátů a model rozšířený o uvedené kovariáty. Okrajově jsou prezentovány také výsledky založené na nestandardizovaných datech a na odlišné specifikaci kovariační matice chybové složky.Modely dynamické faktorové analýzy umožňují identifikovat latentní faktory popisující společnou dynamiku vývoje počtu přenocování napříč sledovanými zeměmi a vyhodnotit faktorové zátěže, které ukazují míru napojení jednotlivých států na společný trend. Začlenění makroekonomických kovariátů umožňuje lépe porozumět tomu, nakolik tyto proměnné ovlivňují tvar latentních faktorů a celkový modelový fit. Modely jsou odhadovány metodami Kalman Expectation–Maximization a Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shann a práce dále porovnává různé specifikace kovariační struktury chyb.Pro doplnění jsou výsledky interpretovány i ve vztahu ke krátkodobým výkyvům a rozdílům mezi jednotlivými zeměmi. Získané latentní proměnné zachycují zejména oživení po roce 2009, stabilizaci před rokem 2019, výrazný propad způsobený pandemií COVID-19 a následný návrat turistické aktivity. Výsledky zároveň odhalují specifické dynamiky zejména ve Švýcarsku a Lichtenštejnsku, které se od hlavního regionálního trendu