Detekce změn v lineárních modelech a bootstrap

Abstract

Tématem práce jsou změny parametrů v lineárních modelech a metody jejich detekce. Práce začíná představením jejich dvou základních typů a bootstrapových procedur, které byly navrženy speciálně pro použití se závislými daty. V další kapitole se zaměříme na lokační model - nejjednodušší příklad lineárního modelu s uvažovanou změnou parametrů. Na tomto modelu si ukážeme způsob odhadování asymptotického rozptylu a implementaci zvolených bootstrapových procedur. V poslední kapitole si ukážeme jak použité metody upravit abychom je mohli použít v případě obecného lineárního modelu se změnou v pa- rametrech. Na simulačních studiích pro oba uvažované modely porovnáme účinnost testů na změnu parametrů založených na asymptotických a bootstrapových kritických hodnotách. Taky prozkoumáme účinnost odhadu asymptotického rozptylu v situacích, když změna v parametrech nastane a když nenastane. 1

This thesis discusses the changes in parameters of linear models and methods of their detection. It begins with a short introduction of the two basic types of change point detection procedures and bootstrap algorithms developed specifically to deal with dependent data. In the following chapter we focus on the location model - the simplest example of a linear model with a change in parameters. On this model we will illustrate a way of long-run variance estimation and implementation of selected bootstrap procedures. In the last chapter we show how to extend the applied methods to linear models with a change in parameters. We will compare the performance of change point tests based on asymptotic and bootstrap critical values through simulation studies in both our considered methods. The performance of selected long-run variance estimator will also be examined both for situations when the change in parameters occurs and when it does not. 1