Metoda Lasso a její aplikace v časových řadách

Abstract

V této práci se nejdříve popíše metoda Lasso a její adaptivní vylepšení. Dále se ukážou základní teoretické vlastnosti a představí se různé algoritmy pro její řešení. Hlavní náplní práce je pak aplikace metody Lasso na časové řady AR, MA a ARCH i na složené modely REGAR, REGMA a REGARCH. Odvodí se algoritmus adaptivní metody Lasso v obecnějším modelu časových řad, do kterého spadají všechny výše zmíněné modely i řady. Vlastnosti metod a algoritmů jsou pak ukázány na simulacích a na praktickém příkladě. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

This thesis first describes the Lasso method and its adaptive improvement. Then the basic theoretical properties are shown and different algorithms are introduced. The main part of this thesis is application of the Lasso method to AR, MA and ARCH time series and to REGAR, REGMA and REGARCH models. An algorithm of the adaptive Lasso in a more general time series model, which includes all above mentioned models and series, is developed. The properties of methods and algorithms are shown on simulations and on a practical example. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)