Lineárny regresný model s autokorelovanými reziduami
Linear regression model with autocorrelated residuals
Lineární regresní model s autokorelovanými rezidui
bachelor thesis (DEFENDED)
![Document thumbnail](/bitstream/handle/20.500.11956/109070/thumbnail.png?sequence=8&isAllowed=y)
View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/109070Identifiers
Study Information System: 205363
Collections
- Kvalifikační práce [10922]
Author
Advisor
Referee
Hudecová, Šárka
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
Financial Mathematics
Department
Department of Probability and Mathematical Statistics
Date of defense
5. 9. 2019
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
Slovak
Grade
Very good
Keywords (Czech)
autokorelovanosť reziduí, Durbin-Watsonov test, Ljung-Boxov test, Breusch-Godfreyov test, Dickey-Fullerov test, jednotkový koreňKeywords (English)
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.