Original title: Vektorová autoregrese pro časové řady počtů událostí
Translated title: Vector autoregression for count time series
Authors: Plavčan, Adam ; Hudecová, Šárka (advisor) ; Cipra, Tomáš (referee)
Document type: Master’s theses
Year: 2025
Language: slo
Abstract: [eng] [cze]
The thesis extends the univariate Poisson INGARCH model to the bivari- ate BINGARCH(1, 1) framework. Three constructions of the bivariate Pois- son distribution are presented, two of which admit negative covariance, and a necessary and sufficient condition is derived to ensure that the probability mass function is properly defined. Closed-form expressions for the moments of the BINGARCH(1, 1) model are obtained. Parameters are estimated with the help of (quasi-)maximum likelihood method, and their properties are as- sessed through a simulation study implemented in the R programming language. 1 Diplomová práca sa zaoberá rozšírením jednorozmerného Poissonovho mod- elu INGARCH na dvojrozmerný rámec BINGARCH(1, 1). Predstavujeme tri prístupy na konštrukciu dvojrozmerného Poissonovho rozdelenia, z ktorých dva umožňujú zápornú kovarianciu a odvodzujeme nutnú aj postačujúcu pod- mienku pre správnosť definície pravdepodobnostnej funkcie. Ďalej sú odvodené uzavreté tvary momentov modelu BINGARCH(1, 1). Parametre odhadujeme (kvázi-)maximálnou vierohodnosťou a ich vlastnosti sú hodnotené v simulačnej štúdii implementovanej v prostredí R. 1
Keywords: BINGARCH(1|1) models|bivariate Poisson distribution|count time series; BINGARCH(1|1) modely|dvojrozmerné Poissonovo rozdelenie|počtové časové rady

Institution: Charles University Faculties (theses) (web)
Document availability information: Available in the Charles University Digital Repository.
Original record: http://hdl.handle.net/20.500.11956/202709

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-688613


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Charles University > Charles University Faculties (theses)
Academic theses (ETDs) > Master’s theses