Lineárny regresný model s autokorelovanými reziduami
Linear regression model with autocorrelated residuals
Lineární regresní model s autokorelovanými rezidui
bakalářská práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/109070Identifikátory
SIS: 205363
Kolekce
- Kvalifikační práce [10957]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Hudecová, Šárka
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Finanční matematika
Katedra / ústav / klinika
Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky
Datum obhajoby
5. 9. 2019
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Slovenština
Známka
Velmi dobře
Klíčová slova (česky)
autokorelovanosť reziduí, Durbin-Watsonov test, Ljung-Boxov test, Breusch-Godfreyov test, Dickey-Fullerov test, jednotkový koreňKlíčová slova (anglicky)
autocorrelated residuals, Durbin-Watson test, Ljung-Box test, Breusch-Godfrey test, Dickey-Fuller test, unit root nonstationarityCieľom tejto práce je predstaviť postup pre analýzu lineárneho regresného modelu s autokorelovanými reziduami, ktorý je vhodný v prípade, keď sú pozorovania získané sledovaním veličín v čase. Pre reziduá predpokladáme lineárny model ARMA, prípadne ARIMA, čo rozširuje možnosti využitia. Analýza takýchto regresných modelov zahŕňa detekciu autokorelovanosti a s tým súvisiace testy nekorelovanosti reziduí, detekciu stacionarity s testom jednotkového koreňa, ďalej identifikáciu modelu pre reziduá a odhad všetkých parametrov regresného modelu metódou maximálnej vierohodnosti.
The aim of this bachelor thesis is to introduce the algorithm for analysis of the linear regression model with autocorrelated residuals, which is applicable to time series data. For residuals, we assume the ARMA model, eventually ARIMA model, which enlarges the possibilities of application. The analysis of such regression models includes detection of autocorrelation and related tests, detection of stationarity and related unit root test, followed by model identification for residuals and maximum likelihood estimation of identified regression model.