Detection of causality in time series using extreme values

• Thesis title in Czech: Detekce kauzality v časových řadách pomocí extrémních hodnot
• Thesis title in English: Detection of causality in time series using extreme values
• Key words: Granger|Kauzalita|Nelineárne časové rady|VAR procesy|Teória extrémnych hodnôt|Ťažké chvosty
• English key words: Granger causality|Causal inference|Nonlinear time series|VAR process|Extremal value theory|Heavy tails
• Academic year of topic announcement: 2020/2021
• Thesis type: diploma thesis
• Thesis language: angličtina
• Department: Department of Probability and Mathematical Statistics (32-KPMS)
• Supervisor: doc. RNDr. Zbyněk Pawlas, Ph.D.
• Author: Mgr. Juraj Bodík - assigned and confirmed by the Study Dept.
• Date of registration: 24.09.2020
• Date of assignment: 02.10.2020
• Confirmed by Study dept. on: 22.02.2021
• Date and time of defence: 21.06.2021 08:00
• Date of electronic submission: 21.05.2021
• Date of submission of printed version: 21.05.2021
• Date of proceeded defence: 21.06.2021
• Opponents: doc. RNDr. Arnošt Komárek, Ph.D.
• Advisors: RNDr. Milan Paluš, DrSc.

Guidelines

V časových řadách, které vykazují těžké chvosty, hrají důležitou roli extrémní hodnoty. V nedávné době byly navrženy a zkoumány některé způsoby kvantitativního popisu závislostí extrémů. Mnoho pozornosti zatím nebylo věnováno příčinnosti. Cílem studenta je prozkoumat a případně navrhnout metody vhodné k analýze kauzálních vztahů mezi časovými řadami.

References

N. Gnecco, N. Meinshausen, J. Peters, S. Engelke (2019): Causal discovery in heavy-tailed models, arXiv:1908.05097 [stat.ME].

M. Paluš, A. Krakovská, J. Jakubík, M. Chvosteková (2018): Causality, dynamical systems and the arrow of time, Chaos 28, 075307.

J. Peters, D. Janzing, B. Schölkopf (2017): Elements of Causal Inference - Foundations and Learning Algorithms, The MIT Press, Cambridge.