Poissonovská autoregrese
Poisson autoregression
diploma thesis (DEFENDED)
View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/107205Identifiers
Study Information System: 194590
Collections
- Kvalifikační práce [10679]
Author
Advisor
Referee
Hlubinka, Daniel
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
Probability, mathematical statistics and econometrics
Department
Department of Probability and Mathematical Statistics
Date of defense
12. 6. 2019
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
Czech
Grade
Very good
Keywords (Czech)
INARCH model, INGARCH model, Poissonovská autoregrese, časové řady počtůKeywords (English)
INARCH model, INGARCH model, Poisson autoregression, count time seriesPráce se zabývá modelováním časových řad počtů událostí pomocí INGARCH modelů. Hlavní důraz je kladen na lineární INARCH model. Jsou zde odvozené jeho vlastnosti a metody odhadu parametrů modelu (metoda maximální věrohodnosti, metoda nejmenších čtverců a její modifikace), které jsou později porovnané pomocí simulací. Uvedené jsou i vlastnosti a odhad metodou maximální věrohodnosti INGARCH(1,1) modelu. Krátce jsou diskutované lineární INGARCH modely vyšších řádů a nelineární INGARCH modely. Použití modelů je ilustrované na několika časových řadách počtu nehod.
This thesis deals with INGARCH models for a count time series. Main emphasis is placed on a linear INARCH model. Its properties are derived. Several methods of estimation are introduced - maximum likelihood method, least squares method and its modifications - and later compared in a simulation study. Main properties and maximum likelihood estimation for INGARCH(1,1) model are stated. Higher order linear INGARCH models and nonlinear INGARCH models are discussed briefly. An application of the presented models on time series of car accidents is given.