Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 1 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Essays on Data-driven, Non-parametric Modelling of Time-series
Hanus, Luboš ; Vácha, Lukáš (vedoucí práce) ; Witzany, Jiří (oponent) ; Ellington, Michael (oponent) ; Trimborn, Simon (oponent)
Tato dizertační práce se skládá ze čtyř článků přispívající k literatuře o datově řízeném a neparametrickém modelování časových řad. V prvním příspěvku studujeme synchronizaci hospodářských cyklů a navrhujeme vícerozměr- nou míru sladěnosti založenou na časové frekvenční kohezi. Naznačujeme, že ekonomická integrace může vést k vyšší sladěnosti hospodářských cyklů, což může odrážet výhody konvergence a koordinace hospodářských poli- tik. Druhý článek představuje novou metodiku pro identifikaci perzistence makroekonomických proměnných. Pomocí časově proměnných funkcí frek- venční odezvy identifikujeme heterogenní efekty perzistence v makroekono- mických proměnných USA. Třetí a čtvrtý článek navrhují metody založené na datech pro předpovídání distribucí časových řad s využitím strojového učení. Zavádíme vícevýstupovou neuronovou síť, která pro data vybírá nej- vhodnější rozdělení. Distribuční neuronová síť je přínosná pro modelování dat s nelineární, negaussovskou a asymetrickou strukturou. Třetí článek de- monstruje užitečnost této metody k odhadu informačně bohatých makroeko- nomických vějířových grafů a pravděpodobnostních předpovědí výnosů ak- cií. V posledním článku představujeme distribuční neuronovou síť k získání pravděpodobnostního rozdělení předpovědí cen elektřiny. Předpovídáme hodinové ceny...

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