Nestandardní přístupy v analýze finančních časových řad

• Název práce v jazyce práce (slovenština): Nestandardní přístupy v analýze finančních časových řad
• Název práce v češtině: Nestandardní přístupy v analýze finančních časových řad
• Název v anglickém jazyce: Non-standard approaches to financial time series analysis
• Klíčová slova: nezáporné finančné časové rady, lineárna autoregresia, exponenci- álne rozdelenie chýb, neštandardné odhady parametrov
• Klíčová slova anglicky: non-negative financial time series, linear autoregression, exponential error distribution, non-standard estimates of parameters
• Akademický rok vypsání: 2010/2011
• Typ práce: bakalářská práce
• Jazyk práce: slovenština
• Ústav: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky (32-KPMS)
• Vedoucí / školitel: RNDr. Jitka Zichová, Dr.
• Řešitel: skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd.
• Datum přihlášení: 01.10.2010
• Datum zadání: 01.10.2010
• Datum a čas obhajoby: 05.09.2012 00:00
• Datum odevzdání elektronické podoby: 02.08.2012
• Datum odevzdání tištěné podoby: 03.08.2012
• Datum proběhlé obhajoby: 05.09.2012
• Oponenti: doc. RNDr. Jan Hurt, CSc.

Zásady pro vypracování

Finanční data mají často podobu časových řad. Hojně používaným nástrojem pro jejich zpracování jsou lineární autoregresní modely. Jejich výhodou je snadná interpretace a implementace odhadových algoritmů v běžně používaných softwarových produktech. Standardní procedury pro odhad parametrů
modelu používají metodu maximální věrohodnosti založenou na předpokladu normality náhodných chyb. V posledních letech však byly vyvinuty speciální postupy pro odhad parametrů v nezáporných časových řadách založené na předpokladu exponenciálního rozdělení chyb.

Posluchač(ka) nastuduje příslušnou teorii a vyzkouší její fungování na datech z finanční praxe. Výsledky porovná s aplikací klasických postupů. Bude se věnovat jak jednorozměrným tak i mnohorozměrným autoregresním modelům.

Seznam odborné literatury

Anděl, J.: Non-negative autoregressive processes. J. Time Ser. Anal. 10 (1989), 1-11.

Anděl, J.: Nonnegative multivariate AR(1) processes. Kybernetika, 28 (1992), No 3., 213-226.

Bell, C.B.; Smith, E.P.: Inference for non-negative autoregressive schemes. Commun. Statist.- Theor. Meth. 15(1986), 2267-2293.

Cipra, T.: Finanční ekonometrie. Ekopress, Praha, 2008.

Wei, W.W.S.: Time Series Analysis. Univariate and Multivariate Methods. Addison-Wesley, New York, 1990.

Zichová, J.: Some applications of time series models to financial data. Acta Universitatis Carolinae. Mathematica and Physica. Zasláno k publikaci.

Zichová, J.: An application of time series analysis in finance. Proceedings of the 8th Joint Conference on Mathematics and Computer Science, J. Selye University, Komárno. Zasláno k publikaci.