Nowcasting makroekonomických ukazovateľov - Kubisová, Kristína (2026)
Cieľom diplomovej práce je preskúmať možnosti nowcastingu vybraných makroekonomických ukazovateľov pre Českú republiku s využitím vysokofrekvenčných dát a autoregresného MIDAS modelu a zistiť ich prínos do celkovej predikčnej schopnosti modelov. Práca sa zameriava na nowcasting HDP, inflácie a miery nezamestnanosti, ktoré sú zverejňované s časovým oneskorením. V teoretickej časti sú rozobraté metodologické prístupy k modelom nowcastingu z hľadiska teórie a praxe. V empirickej časti sú konštruované AR(1) MIDAS modely kombinujúce kvartálne, mesačné a týždenné časové rady. Okrem tradičných makroekonomických indikátorov z ČSÚ alebo ARADu, sú do modelov zahrnuté aj alternatívne vysokofrekvenčné indikátory získané z Google Trends, ktoré zachytávajú správanie ekonomických subjektov v reálnom čase. Na zabezpečenie konzistentnosti dát sú jednotlivé časové bloky Google Trends preškálované pomocou prekrývajúcich sa období. Ostatné dáta sú pomocou diferencií alebo logaritmických diferencií prevedené do stacionárnej podoby a v prípade potreby sezónne a kalendárne očistené. Kvalita nowcastingových modelov je hodnotená prostredníctvom rolling out-of-sample analýzy s využitím metrických ukazovateľov RMSE a MAE, pričom osobitná pozornosť je venovaná beta parametrom a prínosu vysokofrekvenčných premenných k predikčnej výkonnosti modelu.