Original title:
ARFIMA modely časových řad
Translated title:
ARFIMA time series models
Authors:
Vdovičenko, Martin ; Hudecová, Šárka (advisor) ; Prášková, Zuzana (referee) Document type: Master’s theses
Year:
2014
Language:
slo Abstract:
[eng][cze] The thesis deal with long-memory processes which are defined by several ways. The main concern is dedicated to ARFIMA model, to its basic properties and its application. Next, graphical, semiparametric and parametric estimation methods of ARFIMA parameters are described in detail. Five selected R packages are introduced that are suitable for modeling long-memory processes. We discuss their basic functions with description of input arguments and output. Finally, the application of the packages on real data is discussed according to results of~each function. Data sample comes from the Nile River and represents its yearly minimal water levels. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)Práce se zabývá procesy s dlouhou pamětí, kterou definujeme více způsoby. Hlavní pozornost je věnována modelu ARFIMA, jeho základním vlastnostem a využití. Práce dále obsahuje podrobný popis grafických, semiparametrických a parametrických metod pro odhad parametrů modelu ARFIMA. V práci uvádíme pět vybraných balíčků z programu R, které se zabývají modelováním procesů s dlouhou pamětí. Představujeme jejich základní funkce s popisem vstupních argumentů a výstupů. Na závěr aplikujeme uvedené balíčky na reálná data. Analyzujeme roční minimální výšky hladiny řeky Nil a rozebíráme výsledky dosažené různými funkcemi. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
Keywords:
ARFIMA model; Hurst parameter; long-memory processes; paramater estimation; ARFIMA model; Hurstův parametr; odhady parametrů; proces s dlouhou pamětí
Institution: Charles University Faculties (theses)
(web)
Document availability information: Available in the Charles University Digital Repository. Original record: http://hdl.handle.net/20.500.11956/53750