Show simple item record

Robustifikace regresního modelu s pevnými a náhodnými efekty
dc.contributor.advisorVíšek, Jan Ámos
dc.creatorRaušová, Magdaléna
dc.date.accessioned2017-05-26T11:08:02Z
dc.date.available2017-05-26T11:08:02Z
dc.date.issued2014
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/62387
dc.description.abstractV případě, že se v ekonometrické analýze setkáme s pozorováními, jejichž hodnoty vy- bočují z hodnot většiny pozorování, pak klasické metody, jako například metoda nej- menších čtverců, jsou náchylné k selhání. Problém odlehlých a vlivných pozorování může být překonán robustními metodami. Tato práce se zabývá použitím robustních metod pro panelová data - konkrétně robustními verzemi metod pevných a náhodných efektů, které jsou založeny na metodě nejmenších vážených čtverců. Po představení teoretických základů jsou uvedeny výsledky numerické studie. Jedná se o Monte Carlo studii, která ukazuje, jak se chovají klasické a robustní metody při různých stupních kontaminace dat a také, jak výběr váhové funkce může ovlivnit výsledek robustních metod založených na nejmenších vážených čtvercích.cs_CZ
dc.description.abstractIn case of some influential observations in an econometric analysis, the classical methods, such as ordinary least squares, are likely to fail. The problem of outliers and leverage points can be overcome by the robust methods. This thesis studies the use of robust methods for panel data - specifically, the robustified versions of the methods of fixed and random effects utilizing the least weighed squares are studied. After introducing the theoretical background, results of a numerical study are provided. This numerical study is a Monte Carlo study that shows, how the classical and robust methods work under several levels of contamination and also, how the choice of the weight function can influence the results of the methods that utilize the least weighted squares.en_US
dc.languageEnglishcs_CZ
dc.language.isoen_US
dc.publisherUniverzita Karlova, Fakulta sociálních vědcs_CZ
dc.subjectRegression modelcs_CZ
dc.subjectfixed and random effectscs_CZ
dc.subjectrobust approachcs_CZ
dc.subjectthe least weighted squarescs_CZ
dc.subjectMonte Carlo studiescs_CZ
dc.subjectRegression modelen_US
dc.subjectfixed and random effectsen_US
dc.subjectrobust approachen_US
dc.subjectthe least weighted squaresen_US
dc.subjectMonte Carlo studiesen_US
dc.titleRobustification of regression model with the fixed and random effectsen_US
dc.typebakalářská prácecs_CZ
dcterms.created2014
dcterms.dateAccepted2014-06-18
dc.description.departmentInstitute of Economic Studiesen_US
dc.description.departmentInstitut ekonomických studiícs_CZ
dc.description.facultyFakulta sociálních vědcs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Social Sciencesen_US
dc.identifier.repId136700
dc.title.translatedRobustifikace regresního modelu s pevnými a náhodnými efektycs_CZ
dc.contributor.refereeBobková, Božena
dc.identifier.aleph001791188
thesis.degree.nameBc.
thesis.degree.levelbakalářskécs_CZ
thesis.degree.disciplineEkonomiecs_CZ
thesis.degree.disciplineEconomicsen_US
thesis.degree.programEkonomické teoriecs_CZ
thesis.degree.programEconomicsen_US
uk.thesis.typebakalářská prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csFakulta sociálních věd::Institut ekonomických studiícs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Social Sciences::Institute of Economic Studiesen_US
uk.faculty-name.csFakulta sociálních vědcs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Social Sciencesen_US
uk.faculty-abbr.csFSVcs_CZ
uk.degree-discipline.csEkonomiecs_CZ
uk.degree-discipline.enEconomicsen_US
uk.degree-program.csEkonomické teoriecs_CZ
uk.degree-program.enEconomicsen_US
thesis.grade.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.csV případě, že se v ekonometrické analýze setkáme s pozorováními, jejichž hodnoty vy- bočují z hodnot většiny pozorování, pak klasické metody, jako například metoda nej- menších čtverců, jsou náchylné k selhání. Problém odlehlých a vlivných pozorování může být překonán robustními metodami. Tato práce se zabývá použitím robustních metod pro panelová data - konkrétně robustními verzemi metod pevných a náhodných efektů, které jsou založeny na metodě nejmenších vážených čtverců. Po představení teoretických základů jsou uvedeny výsledky numerické studie. Jedná se o Monte Carlo studii, která ukazuje, jak se chovají klasické a robustní metody při různých stupních kontaminace dat a také, jak výběr váhové funkce může ovlivnit výsledek robustních metod založených na nejmenších vážených čtvercích.cs_CZ
uk.abstract.enIn case of some influential observations in an econometric analysis, the classical methods, such as ordinary least squares, are likely to fail. The problem of outliers and leverage points can be overcome by the robust methods. This thesis studies the use of robust methods for panel data - specifically, the robustified versions of the methods of fixed and random effects utilizing the least weighed squares are studied. After introducing the theoretical background, results of a numerical study are provided. This numerical study is a Monte Carlo study that shows, how the classical and robust methods work under several levels of contamination and also, how the choice of the weight function can influence the results of the methods that utilize the least weighted squares.en_US
uk.file-availabilityV
uk.publication.placePrahacs_CZ
uk.grantorUniverzita Karlova, Fakulta sociálních věd, Institut ekonomických studiícs_CZ
dc.identifier.lisID990017911880106986


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


© 2017 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