Metoda bootstrap v Markovových řetězcích

Abstract

V této práci se zabýváme odhadováním pravděpodobností přechodu v Markovových řetězcích s konečnou množinou stavů a diskrétním časem. Použijeme dvě metody, konkrétně metodu maximální věrohodnosti a metodu bootstrap, pro získaní odhadů těchto pravdepodobností přechodu a odvodíme asymptotické rozdělení takto získaných odhadů. Popíšeme základní charakteristiky metody bootstrap a ukážeme aplikaci dvou bootstrapových metod pro odhadování pravděpodobností přechodů, konkrétně podmíněný a standardní bootstrap. Na numerické studii ukážeme výsledky aplikace jednotlivých metod pro odhadování pravděpodobností přechodu a výpočet intervalů spolehlivosti a porovnáme s výsledky založenými na asymptotické normalitě. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

In this thesis we deal with estimating the transition matrix probabilities of discrete time Markov chains with finite state space. We will use two methods, specifically the maximum likelihood method and the bootstrap method, for obtaining estimators of these matrix probabilities and then we will develop the asymptotic distribution of these estimators. We will describe the basic characteristics of the bootstrap method and show the application of two bootstrap methods used for estimating transition probabilites, specifically conditional bootstrap and standard bootstrap. The results of the application of every method used for obtaining transition probabilities and computing confidence intervals will be presented in a numerical study and compared with the results based on asymptotic normality. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)