|
|
Testing Structural Changes Using Ratio Type Statistics
Peštová, Barbora ; Hušková, Marie (vedoucí práce) ; Prášková, Zuzana (oponent) ; Jarušková, Daniela (oponent)
Testování strukturálních změn pomocí statistik podílového typu Barbora Peštová Univerzita Karlova v Praze, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Abstrakt disertační práce Budeme se zabývat posloupnostmi pozorování, která jsou přirozeně uspořádána v čase a současně pro ně uvažujeme různé stochastické modely. Tyto modely jsou parametrické a některé z parametrů mohou podléhat změně v předem neznámém čase. Hlavní cíl této disertace spočívá v testování, zda taková změna nastala nebo ne. Jádrem zde prezentovaných metod detekce okamžiku změny jsou statistiky podílového typu založené na maximech kumulativních součtů. Nejdřív jsou prezentována východiska disertační práce. Pak se zaměříme na metody detekce postupné změny ve střední hodnotě. Následně zobecníme procedury pro detekci náhlé změny ve střední hodnotě pomocí skórové funkce. Budeme studovat možnosti použití metody bootstrap pro získání kritických hodnot v případě, že náhodné chyby modelu mohou být slabě závislé. Představíme také procedury pro detekci změny v parametrech lineárního regresního modelu a odvodíme permutační verzi testu. Dále budeme studovat příbuzný problém testování změny v...
|
|
|
Testing Structural Changes Using Ratio Type Statistics
Peštová, Barbora
Testování strukturálních změn pomocí statistik podílového typu Barbora Peštová Univerzita Karlova v Praze, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Abstrakt disertační práce Budeme se zabývat posloupnostmi pozorování, která jsou přirozeně uspořádána v čase a současně pro ně uvažujeme různé stochastické modely. Tyto modely jsou parametrické a některé z parametrů mohou podléhat změně v předem neznámém čase. Hlavní cíl této disertace spočívá v testování, zda taková změna nastala nebo ne. Jádrem zde prezentovaných metod detekce okamžiku změny jsou statistiky podílového typu založené na maximech kumulativních součtů. Nejdřív jsou prezentována východiska disertační práce. Pak se zaměříme na metody detekce postupné změny ve střední hodnotě. Následně zobecníme procedury pro detekci náhlé změny ve střední hodnotě pomocí skórové funkce. Budeme studovat možnosti použití metody bootstrap pro získání kritických hodnot v případě, že náhodné chyby modelu mohou být slabě závislé. Představíme také procedury pro detekci změny v parametrech lineárního regresního modelu a odvodíme permutační verzi testu. Dále budeme studovat příbuzný problém testování změny v...
|
|
|
Robust Metalearning: Comparing Robust Regression Using A Robust Prediction Error
Peštová, Barbora ; Kalina, Jan
The aim of this paper is to construct a classification rule for predicting the best regression estimator for a new data set based on a database of 20 training data sets. Various estimators considered here include some popular methods of robust statistics. The methodology used for constructing the classification rule can be described as metalearning. Nevertheless, standard approaches of metalearning should be robustified if working with data sets contaminated by outlying measurements (outliers). Therefore, our contribution can be also described as robustification of the metalearning process by using a robust prediction error. In addition to performing the metalearning study by means of both standard and robust approaches, we search for a detailed interpretation in two particular situations. The results of detailed investigation show that the knowledge obtained by a metalearning approach standing on standard principles is prone to great variability and instability, which makes it hard to believe that the results are not just a consequence of a mere chance. Such aspect of metalearning seems not to have been previously analyzed in literature.
|
|
|
Various Approaches to Szroeter’s Test for Regression Quantiles
Kalina, Jan ; Peštová, Barbora
Regression quantiles represent an important tool for regression analysis popular in econometric applications, for example for the task of detecting heteroscedasticity in the data. Nevertheless, they need to be accompanied by diagnostic tools for verifying their assumptions. The paper is devoted to heteroscedasticity testing for regression quantiles, while their most important special case is commonly denoted as the regression median. Szroeter’s test, which is one of available heteroscedasticity tests for the least squares, is modified here for the regression median in three different ways: (1) asymptotic test based on the asymptotic representation for regression quantiles, (2) permutation test based on residuals, and (3) exact approximate test, which has a permutation character and represents an approximation to an exact test. All three approaches can be computed in a straightforward way and their principles can be extended also to other heteroscedasticity tests. The theoretical results are expected to be extended to other regression quantiles and mainly to multivariate quantiles.
|
|
|
Testing Structural Changes Using Ratio Type Statistics
Peštová, Barbora ; Hušková, Marie (vedoucí práce) ; Prášková, Zuzana (oponent) ; Jarušková, Daniela (oponent)
Testování strukturálních změn pomocí statistik podílového typu Barbora Peštová Univerzita Karlova v Praze, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Abstrakt disertační práce Budeme se zabývat posloupnostmi pozorování, která jsou přirozeně uspořádána v čase a současně pro ně uvažujeme různé stochastické modely. Tyto modely jsou parametrické a některé z parametrů mohou podléhat změně v předem neznámém čase. Hlavní cíl této disertace spočívá v testování, zda taková změna nastala nebo ne. Jádrem zde prezentovaných metod detekce okamžiku změny jsou statistiky podílového typu založené na maximech kumulativních součtů. Nejdřív jsou prezentována východiska disertační práce. Pak se zaměříme na metody detekce postupné změny ve střední hodnotě. Následně zobecníme procedury pro detekci náhlé změny ve střední hodnotě pomocí skórové funkce. Budeme studovat možnosti použití metody bootstrap pro získání kritických hodnot v případě, že náhodné chyby modelu mohou být slabě závislé. Představíme také procedury pro detekci změny v parametrech lineárního regresního modelu a odvodíme permutační verzi testu. Dále budeme studovat příbuzný problém testování změny v...
|
|
|
Testing Structural Changes Using Ratio Type Statistics
Peštová, Barbora
Testování strukturálních změn pomocí statistik podílového typu Barbora Peštová Univerzita Karlova v Praze, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Abstrakt disertační práce Budeme se zabývat posloupnostmi pozorování, která jsou přirozeně uspořádána v čase a současně pro ně uvažujeme různé stochastické modely. Tyto modely jsou parametrické a některé z parametrů mohou podléhat změně v předem neznámém čase. Hlavní cíl této disertace spočívá v testování, zda taková změna nastala nebo ne. Jádrem zde prezentovaných metod detekce okamžiku změny jsou statistiky podílového typu založené na maximech kumulativních součtů. Nejdřív jsou prezentována východiska disertační práce. Pak se zaměříme na metody detekce postupné změny ve střední hodnotě. Následně zobecníme procedury pro detekci náhlé změny ve střední hodnotě pomocí skórové funkce. Budeme studovat možnosti použití metody bootstrap pro získání kritických hodnot v případě, že náhodné chyby modelu mohou být slabě závislé. Představíme také procedury pro detekci změny v parametrech lineárního regresního modelu a odvodíme permutační verzi testu. Dále budeme studovat příbuzný problém testování změny v...
|
|
|
Free movement of persons from the perspective of coordination of health insurance of migrants within the EU countries
Peštová, Barbora ; Scheu, Harald Christian (vedoucí práce) ; Štefko, Martin (oponent)
Resumé Sloboda voľného pohybu osôb z pohľadu koordinácie zdravotného poistenia migrujúcich osôb v krajinách EÚ Cieľom tejto práce je podať ucelený výklad základných práv, ktoré priznáva Európska Únia svojim občanom v oblasti zdravotnej starostlivosti predovšetkým prostredníctvom koordinačných nariadení. Sústreďuje sa na špecifické situácie osôb, ktoré vycestujú do iného členského štátu, či už prechodne alebo trvalo, a ich možnosti prístupu k zdravotnej starostlivosti v inom štáte, ako je štát poistenia. Ďalej sa venuje systémom, ktoré uplatňujú jednotlivé členské štáty medzi sebou k efektívnej realizácii týchto práv a výklad príslušných ustanovení koordinačných nariadení Súdnym dvorom Európskej Únie. Práca je tematicky členená na tri časti, pričom prvá úvodná časť obsahuje tri kapitoly venujúce sa základnej terminológii a vysvetľuje pojmy súvisiace s úpravou zdravotného poistenia v EÚ ako sú sociálna politika, sociálne právo a sociálne práva, voľný pohyb osôb, sociálne zabezpečenie a napokon zdravotné poistenie a zdravotná starostlivosť. Historický vývoj sociálnej politiky v EÚ rozpracovaný v kapitole druhej pomáha utvárať povedomie o pozadí, ktoré stojí za terajšou podobou ako sociálnej politiky, tak i jednotlivých sociálnych práv. Tretia kapitola hlbšie rozpracováva voľný pohyb osôb, predstavujúci...
|
|
|
Robust Regression Estimators: A Comparison of Prediction Performance
Kalina, Jan ; Peštová, Barbora
Regression represents an important methodology for solving numerous tasks of applied econometrics. This paper is devoted to robust estimators of parameters of a linear regression model, which are preferable whenever the data contain or are believed to contain outlying measurements (outliers). While various robust regression estimators are nowadays available in standard statistical packages, the question remains how to choose the most suitable regression method for a particular data set. This paper aims at comparing various regression methods on various data sets. First, the prediction performance of common robust regression estimators are compared on a set of 24 real data sets from public repositories. Further, the results are used as input for a metalearning study over 9 selected features of individual data sets. On the whole, the least trimmed squares turns out to be superior to the least squares or M-estimators in the majority of the data sets, while the process of metalearning does not succeed in a reliable prediction of the most suitable estimator for a given data set.
|
|
|
Exact Inference In Robust Econometrics under Heteroscedasticity
Kalina, Jan ; Peštová, Barbora
The paper is devoted to the least weighted squares estimator, which is one of highly robust estimators for the linear regression model. Novel permutation tests of heteroscedasticity are proposed. Also the asymptotic behavior of the permutation test statistics of the Goldfeld-Quandt and Breusch-Pagan tests is investigated. A numerical experiment on real economic data is presented, which also shows how to perform a robust prediction model under heteroscedasticity. Theoretical results may be simply extended to the context of multivariate quantiles
|
|
|
On Exact Heteroscedasticity Testing for Robust Regression
Kalina, Jan ; Peštová, Barbora
The paper is devoted to the least weighted squares estimator, which is one of highly robust estimators for the linear regression model. Novel permutation tests of heteroscedasticity are proposed. Also the asymptotic behavior of the permutation test statistics of the Goldfeld-Quandt and Breusch-Pagan tests is investigated. A numerical experiment on real economic data is presented, which also shows how to perform a robust prediction model under heteroscedasticity.
|
host ::
RSS.