|
|
Robustní odhady autokorelační funkce
Lain, Michal ; Hudecová, Šárka (vedoucí práce)
Autokorelační funkce je základním nástrojem zkoumání časových řad. Její klasický odhad je velmi náchylný na výskyt odlehlých pozorování, což může vést k zavádějícím výsledkům. Tato práce se zabývá robustními odhady autokore- lační funkce, které jsou odolnější vůči odlehlým pozorováním než klasický odhad. Jsou zde uvedeny následující přístupy: metoda vynechání odlehlých pozorování z dat, nahrazení průměru mediánem, transformace dat, odhad jiného koeficientu, robustní odhad parciální autokorelační funkce či lineární regrese. Práce popisuje jejich použití, výhody a nevýhody a nutné předpoklady. Představené metody jsou také detailně porovnány v simulační studii. Práce obsahuje mimo jiné i aplikaci na reálná data z finanční oblasti. 1
|
|
|
Robustní odhady autokorelační funkce
Lain, Michal ; Hudecová, Šárka (vedoucí práce) ; Hlávka, Zdeněk (oponent)
Autokorelační funkce je základním nástrojem zkoumání časových řad. Její klasický odhad je velmi náchylný na výskyt odlehlých pozorování, což může vést k zavádějícím výsledkům. Tato práce se zabývá robustními odhady autokore- lační funkce, které jsou odolnější vůči odlehlým pozorováním než klasický odhad. Jsou zde uvedeny následující přístupy: metoda vynechání odlehlých pozorování z dat, nahrazení průměru mediánem, transformace dat, odhad jiného koeficientu, robustní odhad parciální autokorelační funkce či lineární regrese. Práce popisuje jejich použití, výhody a nevýhody a nutné předpoklady. Představené metody jsou také detailně porovnány v simulační studii. Práce obsahuje mimo jiné i aplikaci na reálná data z finanční oblasti. 1
|
|
|
Joinpoint Regrese
Lain, Michal ; Maciak, Matúš (vedoucí práce) ; Hlávka, Zdeněk (oponent)
Tématem této práce je joinpoint regrese, popsání modelu, jeho vlastností a jeho konstrukce. Zajímají nás způsoby odhadování parametrů. Ukážeme prak- tické využití modelu. V první kapitole definujeme model, popíšeme alternativní zápisy a vlastnosti. V druhé kapitole se zaměříme na odhad parametrů mo- delu. Stručně zmíníme Hudsonovu metodu, profilovou věrohodnost, grid search a LASSO. Zmíníme poměr věrohodnosti k testování hypotéz o hodnotě parame- trů. Třetí kapitola se zabývá porovnáním modelů podle počtu bodů zvratu po- mocí permutačních testů a informačních kritérií. Ve čtvrté kapitole se zabýváme praktickými příklady. Uvedeme různorodá použití modelu. Porovnáme metody pomocí simulací a ukážeme aplikaci modelu. 1
|
host ::
RSS.