|
|
Stochastical inference in the model of extreme events
Dienstbier, Jan ; Picek, Jan (vedoucí práce) ; Jurečková, Jana (oponent) ; Jarušková, Daniela (oponent)
Název práce: Stochastická inference v modelu extrémních událostí Autor: Jan Dienstbier Katedra/Ústav: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí doktorské práce: Doc. RNDr. Jan Picek, CSc., Technická Univerzita v Liberci Abstrakt: Práce se věnuje extremálním aspektům lineárních modelů. Obsahuje stručný výklad teorie extremálních hodnot a uvádí do problému lineárních modelů Yn×1 = Xn×pβp×1 + En×1 s chybami Ei ∼ F, i = 1, . . . , n, kde distribuční funkce F náleží do některé sféry extremální přitažlivosti. Pracujeme s regresními kvantily odvozenými v článku Koenker and Basset (1978) a ukazujeme jejich extremální vlastnosti. V rámci odvození nových metod je v práci podán důkaz aproximace regresních kvantilů založený na na starších výsledcích Gutenbrunner et al. (1993). Náš výsledek platí na intervalu [α∗ n, 1 − α∗ n] s lepším řádem konvergence α∗ n → 0, než byl dosud odvozen ve starší liter- atuře. Tato aproximace umožňuje vybudovat aproximaci chvostů regresních kvantilů, na které je potom založena teorie hladkých funkcionálů procesu regresních kvantilů. Pomocí této teorie pak lze odvodit novou třídu odhadů Paretova indexu vhodnou pro regresní situaci. V práci probíráme vlastnosti této třídy...
|
|
|
On the Effect of Human Resources on Tourist Infrastructure: New Ideas on Heteroscedastic Modeling Using Regression Quantiles
Kalina, Jan ; Janáček, Patrik
Tourism represents an important sector of the economy in many countries around the world. In this work, we are interested in the effect of the Human Resources and Labor Market pillar of the Travel and Tourism Competitiveness Index on tourist service infrastructure across 141 countries of the world. A regression analysis requires to handle heteroscedasticity in these data, which is not an uncommon situation in various available human capital studies. Our first task is focused on testing significance of individual variables in the model. It is illustrated here that significance tests are influenced by heteroscedasticity, which remains true also for tests for regression quantiles or robust regression estimators, resistant to a possible contamination of data by outliers. Only if a suitable model is considered, which takes heteroscedasticity into account, the effect of the Human Resources and Labor Market pillar turns out to be significant. Further, we propose and present a new diagnostic tool denoted as aquintile plot, allowing to interpret immediately the heteroscedastic structure of the linear regression model for possibly contaminated data.
|
|
|
Implicitly weighted robust estimation of quantiles in linear regression
Kalina, Jan ; Vidnerová, Petra
Estimation of quantiles represents a very important task in econometric regression modeling, while the standard regression quantiles machinery is well developed as well as popular with a large number of econometric applications. Although regression quantiles are commonly known as robust tools, they are vulnerable to the presence of leverage points in the data. We propose here a novel approach for the linear regression based on a specific version of the least weighted squares estimator, together with an additional estimator based only on observations between two different novel quantiles. The new methods are conceptually simple and comprehensible. Without the ambition to derive theoretical properties of the novel methods, numerical computations reveal them to perform comparably to standard regression quantiles, if the data are not contaminated by outliers. Moreover, the new methods seem much more robust on a simulated dataset with severe leverage points.
|
|
|
Stochastical inference in the model of extreme events
Dienstbier, Jan ; Picek, Jan (vedoucí práce) ; Jurečková, Jana (oponent) ; Jarušková, Daniela (oponent)
Název práce: Stochastická inference v modelu extrémních událostí Autor: Jan Dienstbier Katedra/Ústav: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí doktorské práce: Doc. RNDr. Jan Picek, CSc., Technická Univerzita v Liberci Abstrakt: Práce se věnuje extremálním aspektům lineárních modelů. Obsahuje stručný výklad teorie extremálních hodnot a uvádí do problému lineárních modelů Yn×1 = Xn×pβp×1 + En×1 s chybami Ei ∼ F, i = 1, . . . , n, kde distribuční funkce F náleží do některé sféry extremální přitažlivosti. Pracujeme s regresními kvantily odvozenými v článku Koenker and Basset (1978) a ukazujeme jejich extremální vlastnosti. V rámci odvození nových metod je v práci podán důkaz aproximace regresních kvantilů založený na na starších výsledcích Gutenbrunner et al. (1993). Náš výsledek platí na intervalu [α∗ n, 1 − α∗ n] s lepším řádem konvergence α∗ n → 0, než byl dosud odvozen ve starší liter- atuře. Tato aproximace umožňuje vybudovat aproximaci chvostů regresních kvantilů, na které je potom založena teorie hladkých funkcionálů procesu regresních kvantilů. Pomocí této teorie pak lze odvodit novou třídu odhadů Paretova indexu vhodnou pro regresní situaci. V práci probíráme vlastnosti této třídy...
|
|
|
Měření finanční nákazy pomocí CAViaR metody: Aplikace na Evropu
Tomanová, Petra ; Zouhar, Jan (vedoucí práce) ; Formánek, Tomáš (oponent)
Cílem této diplomové práce je zkoumat, zda došlo ke změnám v závislostech mezi výnosy akciových indexů evropských zemí v obdobích krize oproti klidnému období, a zda jsou tyto změny asymetrické. Použitý přístup je založen na podmíněné pravděpodobnosti, že náhodná proměnná spadne pod určitý kvantil zatímco další náhodné proměnné také spadnou pod odpovídající kvantily. V čase měnící se podmíněné kvantily jsou modelovány Conditional Autoregressive Value at Risk via Regression Quantiles (CAViaR) metodou. Kromě jednorozměrných podmíněných autoregresních modelů je uvažováno i jejich vektorové rozšíření. Ve druhém kroku jsou následně odhadnuty podmíněné pravděpodobnosti pomocí OLS regrese. Model je zobecněn pro účely měření závislostí mezi více než dvěma časovými řadami najednou a související problém dimenzionality je diskutován pro daná data. Dále je model rozšířen tak, aby umožnil zkoumat, jak rozdělení výnosů jedné země ovlivňuje rozdělení výnosů v ostatních uvažovaných zemí se zvoleným zpožděním. Výsledky dokumentují významné prohloubení závislostí mezi výnosy akciových indexů evropských zemí pro takzvané medvědí trhy během krizí mezi roky 1990 a 2015. Přidání kontrolní proměnné pro dny s vysokou volatilitou do modelu nemá velký vliv na výsledky. Pro účely srovnání jsou v práci uvedeny výsledky pro země Latinské Ameriky.
|
host ::
RSS.