Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 3 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Grangerova kauzalita ve finančních časových řadách
Marčiny, Jakub ; Voříšek, Jan (vedoucí práce) ; Lachout, Petr (oponent)
Bakalářská práce pojednává o příčinnosti ve vícerozměrných časových řadách. Ke studiu vzájemného vlivu složek vícerozměrných časových řad využívá Grangerovu kauzalitu a její obecnější varianty, kterými jsou okamžitá a vícekroková kauzalita. Tyto pojmy jsou zkoumány v kontextu vektorových autoregresních modelů VAR. Po zavedení základní terminologie je popsána konstrukce takového modelu včetně identifikace řádu a diagnostických metod. Následně jsou zkoumány příslušné kauzální vazby v rámci vybudovaného modelu. Teoretická část práce je doplněna empirickou analýzou reálných tržních dat, provedenou pomocí vlastní implementace testovacích procedur v programu Mathematica.
Ověřování předpokladů modelu proporcionálního rizika
Marčiny, Jakub ; Kulich, Michal (vedoucí práce) ; Zvára, Karel (oponent)
Coxův model proporcionálního rizika je standardním nástrojem pro modelování vlivu regresorů na dobu do události za přítomnosti cenzorování. Vhodnost použití tohoto modelu je však podmíněna platností předpokladu proporcionálního rizika. Tento předpoklad je v textu vysvětlen a jsou podrobně popsány metody pro jeho testování. Testy jsou implementovány v R, včetně vlastnoručně napsaného testu Lin- Zhang-Davidianové. Testy jsou dále ilustrovány na lékařských datech. Jejich schopnost odhalit porušení předpokladu proporcionálního rizika je podrobena zkoumání v simulační studii. Její výsledky naznačují, že nejvyšší síly dosahuje nejčastěji nově implementovaný test Lin-Zhang-Davidianové. Naopak bylo zjištěno, že vážená verze Lin-Wei-Yingova testu nedodržuje hladinu pro malé rozsahy výběru.
Grangerova kauzalita ve finančních časových řadách
Marčiny, Jakub ; Voříšek, Jan (vedoucí práce) ; Lachout, Petr (oponent)
Bakalářská práce pojednává o příčinnosti ve vícerozměrných časových řadách. Ke studiu vzájemného vlivu složek vícerozměrných časových řad využívá Grangerovu kauzalitu a její obecnější varianty, kterými jsou okamžitá a vícekroková kauzalita. Tyto pojmy jsou zkoumány v kontextu vektorových autoregresních modelů VAR. Po zavedení základní terminologie je popsána konstrukce takového modelu včetně identifikace řádu a diagnostických metod. Následně jsou zkoumány příslušné kauzální vazby v rámci vybudovaného modelu. Teoretická část práce je doplněna empirickou analýzou reálných tržních dat, provedenou pomocí vlastní implementace testovacích procedur v programu Mathematica.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.