Show simple item record

Výběr řádu GARCH modelu
dc.contributor.advisorHudecová, Šárka
dc.creatorTurzová, Kristína
dc.date.accessioned2022-04-06T11:01:31Z
dc.date.available2022-04-06T11:01:31Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/147845
dc.description.abstractGARCH model odhaduje volatilitu časové řady. K určení řádů GARCH modelu se často používají infromační kritéria, i když jejich vhodnost není známa. Tato práce se zaměřuje na výběr řádu GARCH modelu použitím informačních kritérii. Simulační studie zkoumá zda jsou informační kritéria vhodné pro výběr modelu a jako výběr modelu závisí na řádu, počtu pozorování, rozdělení inovací, metodě odhadu a parametrech modelu. Predikční schopnosti modelů vybraných podle informačních kritérii jsou porovnávany se správnym modelem. 1cs_CZ
dc.description.abstractThe GARCH model estimates the volatility of a time series. Information criteria are often used to determine orders of the GARCH model, although their suit- ability is not known. This thesis focuses on the order selection of the GARCH model using information criteria. The simulation study investigates whether in- formation criteria are appropriate for the model selection and how the selection depends on the order, number of observations, distribution of innovations, estima- tion method or model parameters. The predictive capabilities of models selected by information criteria are compared to the true model. 1en_US
dc.languageEnglishcs_CZ
dc.language.isoen_US
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjecttime series|GARCH|model selection|information criteria|quasi maximum likelihood estimationen_US
dc.subjectčasová řada|GARCH|výběr modelu|informační kritéria|odhadování metodou quasi maximální věrohodnostics_CZ
dc.titleGARCH model selectionen_US
dc.typediplomová prácecs_CZ
dcterms.created2021
dcterms.dateAccepted2021-09-07
dc.description.departmentDepartment of Probability and Mathematical Statisticsen_US
dc.description.departmentKatedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.identifier.repId228644
dc.title.translatedVýběr řádu GARCH modelucs_CZ
dc.contributor.refereeCipra, Tomáš
thesis.degree.nameMgr.
thesis.degree.levelnavazující magisterskécs_CZ
thesis.degree.disciplineFinanční a pojistná matematikacs_CZ
thesis.degree.disciplineFinancial and insurance mathematicsen_US
thesis.degree.programMathematicsen_US
thesis.degree.programMatematikacs_CZ
uk.thesis.typediplomová prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csMatematicko-fyzikální fakulta::Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Mathematics and Physics::Department of Probability and Mathematical Statisticsen_US
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csFinanční a pojistná matematikacs_CZ
uk.degree-discipline.enFinancial and insurance mathematicsen_US
uk.degree-program.csMatematikacs_CZ
uk.degree-program.enMathematicsen_US
thesis.grade.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.csGARCH model odhaduje volatilitu časové řady. K určení řádů GARCH modelu se často používají infromační kritéria, i když jejich vhodnost není známa. Tato práce se zaměřuje na výběr řádu GARCH modelu použitím informačních kritérii. Simulační studie zkoumá zda jsou informační kritéria vhodné pro výběr modelu a jako výběr modelu závisí na řádu, počtu pozorování, rozdělení inovací, metodě odhadu a parametrech modelu. Predikční schopnosti modelů vybraných podle informačních kritérii jsou porovnávany se správnym modelem. 1cs_CZ
uk.abstract.enThe GARCH model estimates the volatility of a time series. Information criteria are often used to determine orders of the GARCH model, although their suit- ability is not known. This thesis focuses on the order selection of the GARCH model using information criteria. The simulation study investigates whether in- formation criteria are appropriate for the model selection and how the selection depends on the order, number of observations, distribution of innovations, estima- tion method or model parameters. The predictive capabilities of models selected by information criteria are compared to the true model. 1en_US
uk.file-availabilityV
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
thesis.grade.code1
uk.publication-placePrahacs_CZ
uk.thesis.defenceStatusO


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


© 2025 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV