Modely pro nezáporné celočíselné časové řady

• Název práce v češtině: Modely pro nezáporné celočíselné časové řady
• Název v anglickém jazyce: Models for time series of counts
• Klíčová slova: časové řady|GLM|parciální věrohodnost|MPLE|asymptotický intervalový odhad|logaritmicko-lineární model|Poissonovo rozdělení
• Klíčová slova anglicky: time series|GLM|partial likelihood|MPLE|asymptotic interval estimation|log-linear model|Poisson distribution
• Akademický rok vypsání: 2023/2024
• Typ práce: bakalářská práce
• Jazyk práce: čeština
• Ústav: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky (32-KPMS)
• Vedoucí / školitel: RNDr. Jitka Zichová, Dr.
• Řešitel: skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd.
• Datum přihlášení: 10.08.2023
• Datum zadání: 18.10.2023
• Datum potvrzení stud. oddělením: 25.10.2023
• Datum a čas obhajoby: 10.09.2025 08:45
• Datum odevzdání elektronické podoby: 17.07.2025
• Datum odevzdání tištěné podoby: 17.07.2025
• Oponenti: doc. RNDr. Michal Pešta, Ph.D.

Zásady pro vypracování

Cílem práce je seznámení s teorií regresních modelů pro analýzu časových řad a aplikace nastudované teorie na řady s nezápornými celočíselnými hodnotami, typicky pozorování počtu určitých událostí v po sobě následujících obdobích. Autor se zaměří zejména na bodové a intervalové odhady podmíněné střední hodnoty pozorovaného procesu při známé minulosti. Součástí práce bude simulační studie k ověření vlastností odhadů.

Pro studenty Finanční matematiky, kteří nastoupí do 3. ročníku v roce 2023/24.

Seznam odborné literatury

Fokianos, K.: Truncated Poisson Regression for Time Series of Counts. Scandinavian Journal of Statistics,28,2001, pp.645-659.
Kedem, B., Fokianos, K.: Regression Models for Time Series Analysis. Wiley, New Jersey, 2002.