Speciální přístupy k modelování nelineárních časových řad
Special aspects of non-linear time series modelling
diploma thesis (DEFENDED)
View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/94823Identifiers
Study Information System: 181713
Collections
- Kvalifikační práce [10679]
Author
Advisor
Referee
Hudecová, Šárka
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
Financial and insurance mathematics
Department
Department of Probability and Mathematical Statistics
Date of defense
31. 1. 2018
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
Czech
Grade
Excellent
Keywords (Czech)
Časové řady, ARMA modely, bilineární modelyKeywords (English)
Time series, ARMA models, bilinear modelsV analýze finančních časových řad se používají především modely ARMA a GARCH. V této práci představíme alternativu ke zmíněným modelům, a to bilineární modely. Nejprve jsou popsány základy teorie časových řad, dále je podrobně rozebrána teorie pro jednoduchý bilineární model a následně je představena teorie pro obecné bilineární modely. Poslední kapitola je prak- tická, obsahuje simulační studii pro posouzení vlastností odhadů dle předlo- žené teorie a v závěrečné části jsou pro zvolená finanční data porovnány kvalitativní vlastnosti modelů ARMA a bilineárních modelů. 1
Various models, such as ARMA and GARCH, are used in the financial time series framework. The purpose of this thesis is to present an alternative for these models which are bilinear time series models. First chapter is theore- tical, there is a short introduction to the theory of time series and ARMA models. Second chapter focuses on theoretical aspects of the simple bilinear model, third chapter presents the theory for general bilinear model in the similiar fashion as for simple model. Last chapter is focused on practical aspects, it contains simulations and examines the properties of estimates based on the presented theory, final part is devoted to the comparison of properties of ARMA models and bilinear models for selected financial data. 1