Speciální problémy nestacionarity ve finančních časových řadách
Special problems of non-stationarity in financial time series
Speciální problémy nestacionarity ve finančních časových řadách
diplomová práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/81187Identifikátory
SIS: 155532
Katalog UK: 990020265210106986
Kolekce
- Kvalifikační práce [11981]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Prášková, Zuzana
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Finanční a pojistná matematika
Katedra / ústav / klinika
Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky
Datum obhajoby
10. 9. 2015
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Slovenština
Známka
Velmi dobře
Klíčová slova (česky)
jednotkový kořen, autoregresní operátor, testy nestacionarity, funkcionální centrální limitní věta, bootstrapKlíčová slova (anglicky)
unit root, autoregressive operator, nonstationary tests, functional central limit theorem, bootstrapCílem diplomové práce je podrobná analýza vybraných přístupů k testování jednotkového kořene. Nejprve se zabýváme základními poznatky z teorie náhodných procesů. V práci jsou dále představeny Dickey-Fullerovy testy, t-testy a testy poměrem věrohodnosti na přítomnost jednotkového kořene a jsou odvo- zeny jejich asymptotické vlastnosti. Numerické studie obsahují srovnání přesnosti odhadů, odhadnutí kvantilů nestandardních rozdělení, jejich grafické znázornění a odhad síly studovaných testů. Teoretické poznatky se v závěru aplikují na reálná data, která byla zpracována pomocí softwarů Mathematica a R. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
The aim of this thesis is a detailed analysis of selected approaches of unit root testing. First chapter deals with the basic knowledge of the theory of stochastic processes. Further, we describe Dickey-Fuller tests, t-tests and likelihood ratio tests for the presence of a unit root and derive their asymptotic properties. Numerical studies include comparison of accuracy of the parameter estimates, estimating quantiles of the presented distributions, their graphical presentation and determination of power of our tests. The acquired theoretical knowledge is applied on real data which were analyzed using software Mathematica and R. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
