Vybrané metody pro analýzu mnohorozměrných finančních dat

Abstract

V praxi se často setkáváme s daty ve formě pozorování několika proměnných v různých časových okamžicích. Těmto datům říkáme časové řady. V práci se zabýváme vybranými přístupy analýzy časových řad; grafickými modely, vektorovými autoregresními modely a vektorovými modely klouzavých součtů. Snažíme se získat informace o vzájemné souvislosti jednotlivých proměnných a následně modelovat jejich chování. Použité postupy jsou ilustrovány na logarit- mických výnosech měsíčních průměrných hodnot devizových kurzů. Programy jsou zpracovány v softwaru Mathematica 7 a lze je nalézt na přiloženém CD. 1

In practice, we often meet data in the form of observations of several variables at various points in time. These data are called time series. We present various approaches in time series analysis; graphical models, vector autoregres- sive models and vector moving-average models. We try to get information about mutual relationship of the variables and then to model their behavior. The used techniques are illustrated on log returns of monthly average exchange rates. The programs are processed in the software Mathematica 7 and can be found on the CD. 1