dc.contributor.advisor | Prokešová, Michaela | |
dc.creator | Till, Alexander | |
dc.date.accessioned | 2021-03-25T08:42:28Z | |
dc.date.available | 2021-03-25T08:42:28Z | |
dc.date.issued | 2016 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11956/78476 | |
dc.description.abstract | Title: Long range dependence in time series Author: Alexander Till Department: Department of Probability and Mathematical Statistics Supervisor: RNDr. Michaela Prokešová, Ph.D. Abstract: The diploma thesis demonstrates the necessity of a study of long range dependence, introduces fractional Gaussian noise and discusses possi- ble definitions of long memory. It is done by notions of ergodic theory and by second moment characteristics and spectral density. These definitions are confronted with the model of fractional Gaussian noise and with intuitive un- derstanding of long range memory. Relations and connections between these criteria are studied as well. The work is restricted to the study of discrete time processes. Method for Hurst index estimation for fractional Gaussian noise and it's application on logarithmic returns of shares of selected produ- cers of beer are included in this work. 1 | en_US |
dc.description.abstract | Název práce: Long range dependence v časových řadách Autor: Alexander Till Katedra/Ústav: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí diplomové práce: RNDr. Michaela Prokešová, Ph.D. Abstrakt: Diplomová práce demonstruje potřebu studia long range depen- dence, představuje frakcionální Gaussovský šum a diskutuje možné definice dlouhé paměti, a to pomocí prostředků ergodické teorie a pomocí momen- tových charakteristik a spektrální hustoty. Tyto definice jsou konfrontované s modelem frakcionálního Gaussovského šumu a intuitivní představou o long range memory. Zkoumané jsou taky souvislosti a vztahy mezi jednotlivými určujícími kritériemi. Práce je omezena na studium procesů s diskrétním časem. Součástí práce je postup odhadu Hurstova indexu pro frakcionální Gaussovský šum a jeho aplikace na logaritmické výnosy akcií některých světových výrobců piva. 1 | cs_CZ |
dc.language | Slovenčina | cs_CZ |
dc.language.iso | sk_SK | |
dc.publisher | Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
dc.subject | long range dependence | en_US |
dc.subject | fractional Gaussian noise | en_US |
dc.subject | strong mixing | en_US |
dc.subject | second order theory | en_US |
dc.subject | long range dependence | cs_CZ |
dc.subject | frakcionální Gaussovský šum | cs_CZ |
dc.subject | silný mixing | cs_CZ |
dc.subject | druhé momenty | cs_CZ |
dc.title | Long range dependence v časových řadách | sk_SK |
dc.type | diplomová práce | cs_CZ |
dcterms.created | 2016 | |
dcterms.dateAccepted | 2016-06-09 | |
dc.description.department | Department of Probability and Mathematical Statistics | en_US |
dc.description.department | Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky | cs_CZ |
dc.description.faculty | Faculty of Mathematics and Physics | en_US |
dc.description.faculty | Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
dc.identifier.repId | 178235 | |
dc.title.translated | Long range dependence in time series | en_US |
dc.title.translated | Long range dependence v časových řadách | cs_CZ |
dc.contributor.referee | Hurt, Jan | |
dc.identifier.aleph | 002092417 | |
thesis.degree.name | Mgr. | |
thesis.degree.level | navazující magisterské | cs_CZ |
thesis.degree.discipline | Finanční a pojistná matematika | cs_CZ |
thesis.degree.discipline | Financial and insurance mathematics | en_US |
thesis.degree.program | Mathematics | en_US |
thesis.degree.program | Matematika | cs_CZ |
uk.thesis.type | diplomová práce | cs_CZ |
uk.taxonomy.organization-cs | Matematicko-fyzikální fakulta::Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky | cs_CZ |
uk.taxonomy.organization-en | Faculty of Mathematics and Physics::Department of Probability and Mathematical Statistics | en_US |
uk.faculty-name.cs | Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
uk.faculty-name.en | Faculty of Mathematics and Physics | en_US |
uk.faculty-abbr.cs | MFF | cs_CZ |
uk.degree-discipline.cs | Finanční a pojistná matematika | cs_CZ |
uk.degree-discipline.en | Financial and insurance mathematics | en_US |
uk.degree-program.cs | Matematika | cs_CZ |
uk.degree-program.en | Mathematics | en_US |
thesis.grade.cs | Dobře | cs_CZ |
thesis.grade.en | Good | en_US |
uk.abstract.cs | Název práce: Long range dependence v časových řadách Autor: Alexander Till Katedra/Ústav: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí diplomové práce: RNDr. Michaela Prokešová, Ph.D. Abstrakt: Diplomová práce demonstruje potřebu studia long range depen- dence, představuje frakcionální Gaussovský šum a diskutuje možné definice dlouhé paměti, a to pomocí prostředků ergodické teorie a pomocí momen- tových charakteristik a spektrální hustoty. Tyto definice jsou konfrontované s modelem frakcionálního Gaussovského šumu a intuitivní představou o long range memory. Zkoumané jsou taky souvislosti a vztahy mezi jednotlivými určujícími kritériemi. Práce je omezena na studium procesů s diskrétním časem. Součástí práce je postup odhadu Hurstova indexu pro frakcionální Gaussovský šum a jeho aplikace na logaritmické výnosy akcií některých světových výrobců piva. 1 | cs_CZ |
uk.abstract.en | Title: Long range dependence in time series Author: Alexander Till Department: Department of Probability and Mathematical Statistics Supervisor: RNDr. Michaela Prokešová, Ph.D. Abstract: The diploma thesis demonstrates the necessity of a study of long range dependence, introduces fractional Gaussian noise and discusses possi- ble definitions of long memory. It is done by notions of ergodic theory and by second moment characteristics and spectral density. These definitions are confronted with the model of fractional Gaussian noise and with intuitive un- derstanding of long range memory. Relations and connections between these criteria are studied as well. The work is restricted to the study of discrete time processes. Method for Hurst index estimation for fractional Gaussian noise and it's application on logarithmic returns of shares of selected produ- cers of beer are included in this work. 1 | en_US |
uk.file-availability | V | |
uk.grantor | Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky | cs_CZ |
thesis.grade.code | 3 | |
dc.contributor.consultant | Pešta, Michal | |
uk.publication-place | Praha | cs_CZ |
uk.thesis.defenceStatus | O | |
dc.identifier.lisID | 990020924170106986 | |